针对Smith控制对时滞系统抗干扰性差的弱点,提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器在经典Smith控制中引入神经元模型,实时辨识时变被控对象,使预估模型能准确跟踪被控对象,实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明该方法构造简单、准确性好、鲁棒性较强,改善了经典Smith控制的控制效果。
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