【摘 要】
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针对二阶时变纯滞后对象难以控制的问题,提出了采用改进Smith预估器提高系统的稳定性和鲁棒性;采用CMAC和PID并行控制的算法来提高动态性能;以CMAC神经网络作为一个前馈控制
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
【出 处】
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2009年全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
针对二阶时变纯滞后对象难以控制的问题,提出了采用改进Smith预估器提高系统的稳定性和鲁棒性;采用CMAC和PID并行控制的算法来提高动态性能;以CMAC神经网络作为一个前馈控制器, 通过对PID控制器输出的学习, 实现二阶变时滞系统的自适应稳定控制.仿真实验表明, 这种复合控制方法保留了Smith算法与CMAC神经网络和PID算法的各自特长,具有学习速度快, 适应能力强、动态性能好的优点, 具有良好的稳定性控制效果.
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