基于神经网络的Smith补偿PID控制设计

针对工程实践中常见的纯滞后对象,在Ｓｍｉｔｈ补偿控制基础之上,利用人工神经网络的非线性映射功能对控制对象进行在线辨识,达到对时滞补偿预报的目的;利用神经网络ＰＩＤ控制器（Ａｄａｌｉｎｅ网络）代替常规控制器,实现了对时滞复杂对象的在线自适应控制;并根据ＩＴＡＥ性能指标原则对神经网络控制器参数进行整定,得到一组经验公式。仿真结果验证了本文神经网络控制方案的有效性。