具有扰动观测器的改进SMITH预估控制

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。