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针对火电厂锅炉水质调节过程的大时滞时变特性,常规控制算法控制效果不好的问题,本文提出了基于BP神经网络的Smith-PID鲁棒自适应控制算法,利用BP神经网络的任意非线性表达能力和很强的自学习能力,在线自学习整定PID参数,被控对象不需要精确辩识,控制器参数跟踪被控对象自适应调整,克服了常规PID算法不适用于大时滞过程控制和常规Smith预估补偿控制对模型不确定性敏感的缺陷.MATLAB仿真表明,本文控制算法的静态特性、动态品质良好,鲁棒性强. 相似文献
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