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针对生物质热解反应器温控系统大惯性、大时滞以及非线性等特点,提出基于神经网络的内模控制方法,以提高温控系统的控制性能.利用内模控制算法提高系统的鲁棒性,采用神经网络设计出内模控制结构中的被控对象模型和内模控制器,与传统比例积分微分控制器(proportional integral derivative control,PID)、内模控制和基于死区补偿的内模控制算法进行对比分析.仿真结果表明,基于神经网络的内模控制方法具有更好的控制效果.