【摘 要】
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针对非线性多变量大时滞系统,研究了一种基于神经网络的智能控制策略。它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定,用于多变量系统的解耦控制;用预测模型超前预测系统输
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针对非线性多变量大时滞系统,研究了一种基于神经网络的智能控制策略。它以经典的PID控制为基础,通过神经网络参数整定,用于多变量系统的解耦控制;用预测模型超前预测系统输出,以克服系统的时滞。该文给出了网络的结构和算法,对一组二变量强耦合时变系统进行了仿真。仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能。该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并具有较强的自适应性和鲁棒性。
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