一种基于灰色理论与神经网络的不确定时滞系统补偿控制方法

摘要：

针对过程控制中由于系统时滞引起的建模和控制方面的困难,提出了利用RBF神经网络对系统时滞进行辨识,采用灰色预估器对系统输出进行预测,并以此替代系统未来的实际输出反馈给输入端,最后利用RBF神经网络控制器对系统进行控制,有效地提高了控制器对时滞变化的自适应性.通过仿真,证明此控制器运行快速,控制效果较好,提高了系统的鲁棒性.

关键词： 径向基(RBF)神经网络 灰色预估理论 时滞 控制方法 仿真

作者: 赵仕俊 李逊 陈琳

作者单位: 中国石油大学(华东),山东,东营,257061 中国石油大学计算机与通讯工程学院,山东,东营,257061

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国科学院计算技术研究所第九届计算机科学与技术研究生学术讨论会

会议地点: 青岛

会议语种:中文

页码: 555-559

在线出版日期: 2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）