【摘 要】
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该文将神经网络应用到大延迟不确定系统的控制中,以克服被控对象建模困难以及参数变化带来的问题.首先讨论了前向神经网络和回归神经网络的学习算法以及神经网络系统辨识的基
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该文将神经网络应用到大延迟不确定系统的控制中,以克服被控对象建模困难以及参数变化带来的问题.首先讨论了前向神经网络和回归神经网络的学习算法以及神经网络系统辨识的基本原理,然后对已有的解决大延迟系统和不确定系统的控制问题的方法进行了分析和总结,最后提出了两种基于神经网络的大延迟不确定系统的控制方案：基于BP神经网络的改进Smith预估控制方案,基于Hopfield神经网络在线参数自校正PI控制方案.在基于BP神经网络的改进Smith预估控制方案中,作者在Hang等提出的改进型Smith预估方案基础上,设计了一个基于BP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,同时利用神经网络的系统辨识来解决不确定对象的建模以及延迟时间的辨识问题.该方法在不知道对象的数学模型的情况下,不需预先进行离线训练,即可实现对大延迟对象的控制,并且当对象的特性发生变化时,可以自动调整PI控制器的参数,从而使对象得到有效的控制.
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