10.3969/j.issn.1671-4598.2003.03.009
智能预测控制在工业滞后系统中的应用
为了克服工业滞后系统难以建立准确模型、控制误差大的问题,文章采用基于神经网络的预测控制方法,实现了滞后补偿,提高了抗干扰能力,从而降低了控制误差.仿真结果表明该方法在不引起震荡的同时大大提高了系统的稳定性能.
智能预测控制、神经网络、滞后系统
11
TP273(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
184-186
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10.3969/j.issn.1671-4598.2003.03.009
智能预测控制、神经网络、滞后系统
11
TP273(自动化技术及设备)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
184-186
国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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