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用一个常规线性模型对被控对象进行辨识，线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿，线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。在于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预极点配置自校正控制和带神经网络补偿的Ｓｍｉｔｈ预估极点配置自校正ＰＩＤ控制。
带神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正控制
【摘 要】
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用一个常规线性模型对被控对象进行辨识，线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿，线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。在于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院
【出 处】
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东北大学学报：自然科学版
【发表日期】
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1999年2期
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金
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