【摘 要】
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该文首先讨论了前向神经网络的学习算法以及神经网络系统辨识的基本原理.然后对已有的用于解决时滞系统和不确定系统的控制问题的方法进行了分析和总结.最后在此基础上提出了
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该文首先讨论了前向神经网络的学习算法以及神经网络系统辨识的基本原理.然后对已有的用于解决时滞系统和不确定系统的控制问题的方法进行了分析和总结.最后在此基础上提出了一种基于神经网络的改进Smith预估控制方案.在该文提出的方案中,作者设计了一个基于神经网络的补偿器来解决不确定系统的大延迟对系统控制性能的不利影响,而没有采用时滞确定系统中常用的Smith补偿器及其改进补偿器.该文结合仿真实验分析了Smith预估方案及其改进方案的优缺点,发现Hang等提出的改进方案从总体上优于Smith预估方案.但这个方案需要被控对象的数学模型,因而无法用于难于求得数学模型的不确定对象的控制.为了解决这个问题,该文利用神经网络系统辨识解决不确定对象的建模问题,从而得到了一个基于神经网络的补偿器,最终提出了一种新的基于神经网络的改进Smith预估控制方案.
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