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Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-07-15

Journal: 控制与决策

Included Journals: EI、Scopus、CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 27

Issue: 7

Page Number: 1027-1031

ISSN: 1001-0920

Key Words: 时滞系统;Smith预估;动态邻域;微粒群优化

Abstract: 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.