摘要:用一个常规线性模型对被控对象进行辨识,线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿,线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。在于这一模型对大滞后对象提出了带神经网络补偿的Smith预极点配置自校正控制和带
神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正PID控制。
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