1) Smith predictive control
Smith预测控制
1.
Application of Elman neural network in Smith predictive control;
Elman网络在Smith预测控制中的应用
2.
Smith predictive control based on the Elman network compensatory model is studied.
研究基于 Elman网络补偿模型的 Smith预测控制问题 。
2) Smith predictive control
Smith预估控制
1.
Improved SMITH predictive control with disturbance observer;
具有扰动观测器的改进SMITH预估控制
2.
A new predictive controller based on the RBF neural network and the Smith predictive controller is proposed to eliminate the real delay.
结合Smith预估控制,提出了一种基于网络实测时延的遥操作机器人系统神经网络预测控制新方法,仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性。
3.
Then a fuzzy Smith control algorithm based on time delay identification is formed by combining it with fuzzy control and Smith predictive control.
利用信号处理中的互相关技术可以对声发射波之间的时间延迟进行测量的功能,实现对变化的时滞参数的跟踪,并将其同模糊控制以及Smith预估控制相结合,形成了一种基于时滞辨识的模糊Smith控制算法,对此算法进行仿真研究。
4) Smith predictor control
smith预估控制
1.
Based on the advantages of fuzzy PID control and fuzzy adaptive Smith predictor control,a Fuzzy Smith intelligent method is proposed.
结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制的优点,提出了模糊Smith智能控制方法。
2.
The coverage is from the early Smith predictor control to many new latest intelligent control methods and their combination.
论述了时滞系统的各种控制方法的原理和优缺点 ,从最早的Smith预估控制到新近发展的各种智能控制技术以及它们的融合 ,指出时滞系统的控制仍然是控制领域中的研究热点 ,特别是基于无参数模型的时滞过程控制的研究更是方兴未艾。
5) Smith predictor
Smith预估控制
1.
The new controller combined to Smith predictors is the optimization Fuzzy PID-Smith Control System.
针对工业过程中被控对象具有时滞特性的特点,提出了一种模糊PID控制器的优化方法,即根据设计指标要求,对模糊控制器的规则和参数进行优化,改善模糊控制的性能,并与改进的Smith预估控制器相结合,设计了一种优化模糊PID—Smith预估控制系统,利用MATLAB进行仿真分析,按照确定性指标的要求比较仿真结果,表明新系统在稳定性、快速性、鲁棒性等方面优于常规的过程控制方法,可以取得比较好的控制效果,在实际中有一定应用前景。
2.
Many scholars have studied and improved Smith predictor for getting the good control performance of time-delay process.
许多学者对Smith预估控制进行了深入研究并做出改进，以提高时滞对象的控制品质。
6) Smith predict control
Smith预估控制
1.
Fuzziness was implemented by using fuzzy logic,large time delay was compensated by using Smith predict control.
针对Smith预估控制对模型误差较敏感,适应对象参数变化较差的缺点,提出了一种Smith预估模糊控制方法,利用模糊逻辑实现被控对象模糊化,利用Smith预估控制对被控对象滞后环节进行补偿。
补充资料：广义预测控制
分子式：
CAS号：
性质：它是以脉冲响应和阶跃响应等非参数模型为基础的预测控制算法的发展，由克拉克(clark)1984年提出的基于参数模型的预测控制，故称广义预则控制。由于它采用了最小化参数模型，并在广义最小方差控制的基础上，在优化中引入了多步预测的思想，有较强的鲁棒性，实用于有时滞，开环不稳定的非最小相位系统，且参数数目较少，易于在线估计参数，实现自适应控制。
CAS号：
性质：它是以脉冲响应和阶跃响应等非参数模型为基础的预测控制算法的发展，由克拉克(clark)1984年提出的基于参数模型的预测控制，故称广义预则控制。由于它采用了最小化参数模型，并在广义最小方差控制的基础上，在优化中引入了多步预测的思想，有较强的鲁棒性，实用于有时滞，开环不稳定的非最小相位系统，且参数数目较少，易于在线估计参数，实现自适应控制。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条