《表1 不同状态下跟踪绝对误差》

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《基于改进差分进化算法-径向基神经网络的电热水浴串级控制系统研究》

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在理想无噪声的情况下，电热水浴被控对象的输出值跟踪效果较好，在此基础上，在主回路加入高斯白噪声r=0.05 rand-0.005(rand为[0 1]之间的随机数），模拟含有噪声的输出数据，IDE-RBF-PID-PI串级控制效果如图9所示。上述含有噪声的数据经Kalman滤波器处理后，控制效果如图10所示，Kalman滤波器起到了良好的去噪效果。表1显示不同数据状态下的跟踪绝对误差，滤波后的数值介于含有噪声和理想无噪声情况，更趋向理想无噪声情况。