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公开(公告)号：CN107145935A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710332490.9
申请日：2017-05-12
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进型神经网络的Smith预估控制方法，包括以下步骤：采集大滞后被控对象的输入输出数据作为初步样本并进行时滞消除；确定BP神经网络的输入层和输出层节点个数，同时确定隐含层层数以及隐含层节点数；确定遗传算法个体的长度；利用遗传算法得到最佳个体，将其解码取得BP神经网络的最佳初始权值和阈值；训练此时的BP网络，用其辨识被控对象以及被控对象的非滞后部分；将BP神经网络辨识后的输入输出信息传给RBF神经网络整定的PID控制器，利用整定后的PID控制器实现预估控制。本发明能够对大时滞被控对象进行更好的控制。
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