纯滞后对象的神经网络辨识及自适应控制

提出了一种针对纯滞后对象的神经网络及控制结构。在神经控制器的在线训练中，引入了反向传播的预测误差信号，并采用基于Ｋａｌｍａｎ滤波的学习算法分别训练用于辨识的神经网络及神经控制器。给出了具体的理论推证及运行机理分析。仿真结果表明，这种控制方案对纯滞后线性、非线性动态对象均能获得满意的控制效果。