【摘 要】
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提出了一种具有自适应能力的单神经元Smith预估器,并将其待定参数与系统的控制性能相联系,采用基于模拟退火策略的混沌优化算法,实现对预估器参数的全局寻优。仿真表明,经过
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,中南大学信息科学与工程学院,中南大学信息科学与工程学院 湖南长沙410083,湖南长沙410083,湖南长沙410083
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提出了一种具有自适应能力的单神经元Smith预估器,并将其待定参数与系统的控制性能相联系,采用基于模拟退火策略的混沌优化算法,实现对预估器参数的全局寻优。仿真表明,经过混沌优化的单神经元Smith预估器具有良好的跟踪特性和干扰抑制能力,同时对系统建模误差具有很强的鲁棒性。
A self-adaptive single-neuron Smith predictor is proposed, and its parameters to be determined are related to the control performance of the system. The chaotic optimization algorithm based on simulated annealing strategy is used to realize the global optimization of the estimator’s parameters . The simulation shows that the chaos-optimized single-neuron Smith predictor has good tracking performance and interference suppression capability, and is robust to system modeling errors.
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