一种基于改进型神经网络的Smith预估控制方法
- 专利权人:
- 东华大学
- 发明人:
- 饶毓和,周武能
- 申请号：
- CN201710332490.9
- 公开号：
- CN107145935A
- 申请日:
- 2017.05.12
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 宋缨`钱文斌
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于改进型神经网络的Smith预估控制方法，包括以下步骤：采集大滞后被控对象的输入输出数据作为初步样本并进行时滞消除；确定BP神经网络的输入层和输出层节点个数，同时确定隐含层层数以及隐含层节点数；确定遗传算法个体的长度；利用遗传算法得到最佳个体，将其解码取得BP神经网络的最佳初始权值和阈值；训练此时的BP网络，用其辨识被控对象以及被控对象的非滞后部分；将BP神经网络辨识后的输入输出信息传给RBF神经网络整定的PID控制器，利用整定后的PID控制器实现预估控制。本发明能够对大时滞被控对象进行更好的控制。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
