LM-Smith神经网络控制器：改善时滞系统干扰抑制

“论文研究-时滞系统的LM-Smith神经网络控制器.pdf”主要探讨了一种改进的控制器设计，用于解决时滞系统中的控制问题。该控制器结合了神经网络技术和经典的Smith预估控制策略，以提高系统的抗干扰能力和控制性能。 在传统的Smith预估控制中，时滞现象往往会导致控制性能下降，因为预估模型无法准确地跟踪时变的被控对象。为了解决这一问题，研究人员提出了LM-Smith神经网络控制器。这种控制器通过引入神经网络模型来实时辨识被控对象的动态特性，从而增强预估模型的准确性，实现对时滞环节的有效补偿。 神经网络控制是一种基于人工神经网络的自适应控制方法，它能够模拟人脑的学习过程，通过训练数据来调整网络参数，以适应系统的变化。在LM-Smith控制器中，神经网络作为辨识工具，可以在线学习和更新模型，即使面对复杂的非线性和时变情况，也能保持良好的预测能力。 LM（Levenberg-Marquardt）算法是神经网络训练中常用的一种优化方法，它结合了梯度下降法和牛顿法的优点，既能快速收敛，又能避免陷入局部最小值。在LM-Smith控制器中，LM算法被用来更新神经网络的权重，以实现更精确的系统模型辨识。 通过仿真结果，该方法展示出了简单的设计结构、良好的预测准确性和较强的鲁棒性。相较于传统的Smith控制，LM-Smith神经网络控制器能更好地抑制干扰，提升系统的稳定性，并且对时滞效应有显著的抑制作用。 该研究受到了多个科研项目的资助，包括长沙理工大学电力与交通材料保护湖南省重点实验室开放基金、中南财经政法大学基本科研业务费资助项目以及国家社会科学基金等。作者团队由吴龙庭、曹顺安和胡家元组成，他们在财务软件、决策方法、自动控制、水处理及水质控制工程等领域有深入的研究。 总结来说，LM-Smith神经网络控制器是为了解决时滞系统控制难题而提出的创新解决方案，通过结合神经网络和Smith预估控制，提升了系统的抗干扰能力和控制精度。这种方法在理论研究和实际应用中都有重要的价值，特别是在那些时滞效应显著的工业控制系统中。