【摘 要】
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该文首先总结了前人对大时滞对象的控制方法和经验,并且分析了大时滞对象控制的发展方向;然后针对大时滞对象的几种典型控制算法,结合MATLAB语言和Simulink仿真工具箱,分析对
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该文首先总结了前人对大时滞对象的控制方法和经验,并且分析了大时滞对象控制的发展方向;然后针对大时滞对象的几种典型控制算法,结合MATLAB语言和Simulink仿真工具箱,分析对比了各种算法在时间常数和滞后时间变化下的控制结果,既而在只改变滞后时间的条件下进行仿真实验,总结出各种算法的优缺点.该文着重研究基于RBF神经网络预测控制算法,提出将人工神经网络引入预测控制算法来对大时滞对象进行控制.借鉴于RBF神经网络对非线性函数的逼近能力,尝试用RBF网络建立非线性对象的预测模型,然后用滚动优化算法,求出控制矢量.最后通过仿真实验证明了算法的可行性和有效性.
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