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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-12-30

Journal:控制理论与应用

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

Volume:23

Issue:6

Page Number:900-906

ISSN No.:1000-8152

Key Words:系统辨识;通用学习网络;大滞后;预测控制

Abstract:针对黑箱过程的辨识与控制,本文提出了一种选择通用学习网络(universal learning network,ULN)节点间延迟时间参数的自适应算法,并将其应用于对控制对象中的纯滞后参数的辨识.将通用学习网络与PID控制器相结合,应用于包含大滞后的系统的模型预测控制(model predictive control,MPC)中.仿真结果证明通用学习网络能够有效地辨识被控对象的纯滞后时间,并能够作为预估器应用于模型预测控制系统中.