摘要：针对传统产品干燥温度控制过程中所使用的非自适应反馈控制器参数不易调整的不足，提出了基于反馈误差学习（Feedback—Error—Learning，FEL）的自适应逆控制方法，并将其应用于JBGZ-2．0型干燥试验窑的温度控制。该方法使用一个传统的反馈控制器和一个可自适应调整的神经网络控制器共同作用，其中神经网络的自适应参考信号采用反馈误差，使算法简单并易于实现。由于采用了PID控制器，神经网络的学习无需事先训练即可使系统保证稳定。试验证明：与只用PID控制器方法相比，该方法不但能保证系统稳定性要求，叉能满足控制系统的自适应性和未确定性要求，具有更好的动态响应特性，系统响应快，超调小，稳态精度高，在系统参数变化时温度控制稳态误差由只用PID时的3℃提高到0．5℃。

关键词：干燥窑 自适应逆控制 反误差学习法 温度控制 木材干燥 

单位：东北林业大学机电工程学院; 哈尔滨150040