【摘 要】
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针对大滞后不确定系统提出了一种基于人工神经网络的改进型smith预估控制方案,设计了一个基于神经网络的补偿器来克服不确定的大延迟对控制性能的不利影响,解决了传统Smith预
【基金项目】
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哈尔滨工业大学校跨学科交叉研究基金资助项目(HIT .MD2 0 0 1 3 5 )
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针对大滞后不确定系统提出了一种基于人工神经网络的改进型smith预估控制方案,设计了一个基于神经网络的补偿器来克服不确定的大延迟对控制性能的不利影响,解决了传统Smith预估控制鲁棒性差及需要预先知道受控对象精确数学模型的问题.数字仿真结果表明,此方案可以在被控对象数学模型未知的情况下对时滞对象进行控制,特别是当时滞对象的特性发生变化时,具有较好的适应性,控制效果远远优于普通Smith预估控制.
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