【摘 要】
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针对模型未知时滞系统的预测补偿控制,提出一种基于动态邻域拓扑微粒群算法以优化动态神经网络的参数,并将其作为预估器和辨识器应用于一种新的Smith预估双控制器结构设计.利
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,
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针对模型未知时滞系统的预测补偿控制,提出一种基于动态邻域拓扑微粒群算法以优化动态神经网络的参数,并将其作为预估器和辨识器应用于一种新的Smith预估双控制器结构设计.利用微粒群算法空间搜索能力指标,动态建立邻域拓扑结构,优化神经网络参数,并将两者的组合模型应用于新的双控制器结构,将负载扰动和定值控制分开,以提高Smith预测补偿模型的控制精度和鲁棒性,最后通过仿真验证了所提出方法的有效性.
Aiming at the predictive compensation control of a model with unknown time-delay system, a dynamic neighborhood topology-based particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of a dynamic neural network, which is used as a predictor and recognizer in a new Smith predictor dual Controller structure design.Using the index of spatial search capability of Particle Swarm Optimization (PSO), the neighborhood topology is dynamically established to optimize the neural network parameters, and the combination of the two is applied to a new dual-controller structure to separate the load disturbance from the fixed value control , So as to improve the control accuracy and robustness of the Smith predictive compensation model. Finally, the effectiveness of the proposed method is verified through simulation.
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