Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2006-12-30

Journal: 控制理论与应用

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

Volume: 23

Issue: 6

Page Number: 900-906

ISSN: 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.