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提出了的基于神经网络补偿的纯滞后控制系统，不需要建立被控对象的精确数学模型，仅需一个近似的模型.通过神经网络实现增益补偿和滞后补偿，提高了系统的鲁棒性.仿真实验表明，控制系统的鲁棒性较强，具有较好的自适应能力.
基于神经网络补偿的纯滞后控制系统
【摘 要】
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提出了的基于神经网络补偿的纯滞后控制系统，不需要建立被控对象的精确数学模型，仅需一个近似的模型.通过神经网络实现增益补偿和滞后补偿，提高了系统的鲁棒性.仿真实验表明，控制
【机 构】
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安徽大学自动化系(合肥)
【出 处】
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中国自动化学会华东地区学术交流会
【发表日期】
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1999年10期
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