模糊控制实例

资 源 简 介

模糊控制实例

详 情 说 明

模糊控制是一种基于模糊逻辑规则的智能控制方法，它通过模拟人类决策过程来处理非线性、不确定性系统。结合神经网络的自学习能力，模糊控制可以更高效地解决复杂工业场景中的控制问题。

在中央空调系统中，传统控制方法难以应对环境温度变化和负荷波动。基于神经网络的模糊控制能够动态调整制冷量，通过训练数据优化模糊规则，实现精准温控与能耗平衡。

锅炉系统的控制同样面临多变量耦合的挑战。模糊神经网络通过在线学习燃烧效率、压力等参数，实时调整燃料供给和风门开度，显著提升热效率并降低排放。

这类混合控制策略的优势在于：模糊逻辑处理专家经验知识，神经网络从数据中提炼潜在规律，二者结合使系统具备更强的适应性和鲁棒性。实际部署时需注意训练数据的代表性和实时推理的延迟问题。