【摘 要】
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烟草制丝线的烟叶回潮控制系统具有时变性、大惯性和大滞后的特点,用常规的PID控制等方法难以取得满意的控制效果。将Smith补偿原理和PID参数的自适应调整方法相结合,提出了
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烟草制丝线的烟叶回潮控制系统具有时变性、大惯性和大滞后的特点,用常规的PID控制等方法难以取得满意的控制效果。将Smith补偿原理和PID参数的自适应调整方法相结合,提出了基于BP神经网络整定的Smith—PID控制算法,提高了对被控对象参数变化的自适应能力。Smith预估控制能够克服对象的大迟延特性,克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真结果表明,算法的控制性能最优,具有良好的鲁棒特性。
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