【摘 要】
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针对滞后系统中由于存在着时间延迟而难以进行有效控制的特点,该文进行了利用神经网络和模糊控制对系统时滞参数的辨识和系统控制的研究.文中的主要研究内容有:一、研究了利
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针对滞后系统中由于存在着时间延迟而难以进行有效控制的特点,该文进行了利用神经网络和模糊控制对系统时滞参数的辨识和系统控制的研究.文中的主要研究内容有:一、研究了利用神经网络进行滞后系统时滞参数的辨识,该方法是利用神经网络的泛化能力实现变时滞参数的辨识;二、提出了一种模糊神经网络控制,该方法通过对训练数据的离线训练以及在线调节实现对滞后系统的有效控制,这种控制方法具有自适应和学习的能力,抗干扰性强且具有较高的鲁棒性,并且和滞后系统的模糊控制进行了比较;三、研究了基于Smith预估补偿器的模糊神经网络控制,仿真实验表明该方法不但具有模糊神经网络控制的优点,而且调节时间大大缩短,控制性能高于传统的Smith控制.
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