大時滯過程的改進單神經元－Ｓｍｉｔｈ控制器及其仿真

摘 要：提出一種變結構單神經元-Smith預估控制器方案，用于大時滯過程控制。仿真結果表明，單神經元Smith預估控制能夠充分利用神經元自學習、自適應的能力以及Smith預估補償控制的優點，使系統的控制品質提高，而且具有更強的魯棒性和自適應性。

關鍵詞：單神經元控制器；大時滯過程；Smith預估器；變結構；增益自調整

中圖分類號：TP273 文獻標識碼：A

1 引言

時滯現象廣泛存在于實際工業過程，給閉環控制帶來很大困難。Smith預估器是廣泛應用的一種大時滯補償器，能從理論上較好地解決純滯后系統的控制問題。但smith預估器魯棒性差，對過程模型特別是純滯后時間極為敏感，在實際應用中受到限制。已有許多方法改進Smith預估器，比如將魯棒控制技術和自適應控制技術應用于Smith預估器，或在控制參數整定上改進Smith預估器。但這些改進未注重于大時滯，且其設計和實現方法也較為復雜，對系統的適應能力不是很強。

本文將改進變結構單神經元控制器與Smith預估器相結合，由于神經元是神經網絡的基本組成單位，具有自學習、自適應的能力，不需要對被控對象進行精確的辨識，從而可以彌補Smith預估器的不足，實現對大純滯后對象的有效控制。

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