【摘 要】
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针对非线性系统时滞问题,给出了一种新型的单神经元Smith预测控制算法。神经网络的预测控制器由不完全微分的单神经元自适应PID控制器和神经网络的Smith预估器组成。预估器对输出进行多步预测,控制器超前动作以消除时滞对系统的影响。不完全微分的单神经元自适应PID控制器通过改进的Hebb学习规则实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制。仿真实验证明了该方法具有较快的响应速度和较好的响应性能
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院
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针对非线性系统时滞问题,给出了一种新型的单神经元Smith预测控制算法。神经网络的预测控制器由不完全微分的单神经元自适应PID控制器和神经网络的Smith预估器组成。预估器对输出进行多步预测,控制器超前动作以消除时滞对系统的影响。不完全微分的单神经元自适应PID控制器通过改进的Hebb学习规则实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制。仿真实验证明了该方法具有较快的响应速度和较好的响应性能。
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