【摘 要】
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针对大时滞时变对象,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来,提出了基于BP神经网络整定Smith-PID控制算法,即在Smith预估补偿控制系统中,利用BP神经网络在线
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针对大时滞时变对象,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来,提出了基于BP神经网络整定Smith-PID控制算法,即在Smith预估补偿控制系统中,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数,使PID参数实现最佳的非线性组合,以适应对象特性的变化,从而克服了常规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.仿真研究和实际应用表明,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质,工程应用控制效果令人满意.
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