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为了克服工业滞后系统难以建立准确模型、控制误差大的问题,文章采用基于神经网络的预测控制方法,实现了滞后补偿,提高了抗干扰能力,从而降低了控制误差.仿真结果表明该方法在不引起震荡的同时大大提高了系统的稳定性能.
智能预测控制在工业滞后系统中的应用
【摘 要】
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为了克服工业滞后系统难以建立准确模型、控制误差大的问题,文章采用基于神经网络的预测控制方法,实现了滞后补偿,提高了抗干扰能力,从而降低了控制误差.仿真结果表明该方法
【机 构】
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北京理工大学
【出 处】
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计算机测量与控制
【发表日期】
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2003年3期
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