【摘 要】
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针对传统PID控制自适应和抗扰能力欠佳的问题,提出了一种具有强抗扰动能力的NLPID神经网络控制方法。该方法通过扩张状态观测器对系统建模中不确定性因素以及系统的外部扰动实时观测进行前馈补偿,并与非线性PID神经网络控制相结合,实现对非线性、时变、不确定性、受未知外扰系统的最优PID自适应抗扰控制。通过Matlab仿真结果与传统PID控制对比分析,表明该方法具有优良的动态品质和静态性能,在非线性系统
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针对传统PID控制自适应和抗扰能力欠佳的问题,提出了一种具有强抗扰动能力的NLPID神经网络控制方法。该方法通过扩张状态观测器对系统建模中不确定性因素以及系统的外部扰动实时观测进行前馈补偿,并与非线性PID神经网络控制相结合,实现对非线性、时变、不确定性、受未知外扰系统的最优PID自适应抗扰控制。通过Matlab仿真结果与传统PID控制对比分析,表明该方法具有优良的动态品质和静态性能,在非线性系统控制领域拥具有重要的应用价值。
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