文献类型：期刊文章

作　　者：文志勇[1] 谢宏[1] 何怡刚[1]

机构地区：[1]湖南大学电气与信息工程学院自动化系,湖南长沙410082

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：国家自然科学基金项目(50677014;60876022);高校博士点基金(20060532002);国家863计划(2006AA04A104);湖南省自然科学基金项目(06JJ2024)

年　　份：2010

卷　　号：27

期　　号：4

起止页码：133-137

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：传统的Smith预估器在理论上解决了纯滞后系统控制问题,但由于它必须依赖被控对象精确的数学模型,在实际应用中存在局限。要克服Smith算法的局限性,采用一种具有比例、积分和微分神经元的PID神经元网络(PIDNN)与Smith预估器结合的算法,利用Smith对纯滞后系统进行预估补偿以及PID神经元网络的自适应、自学习和在线自调整控制器的参数的功能,解决大纯滞后系统的控制问题。仿真结果表明该Smith-PIDNN算法简单,稳定且收敛速度快,能够很好地改善大纯滞后系统的性能指标。

关 键 词：神经元网络 史密斯预估 大纯滞后系统

分 类 号：TP273]