基于Smith预估器的PID自适应控制及其应用

针对大时滞时变对象 ,把Smith补偿控制原理和PID参数的自适应调整方法结合起来 ,提出了基于BP神经网络整定Smith PID控制算法 ,即在Smith预估补偿控制系统中 ,利用BP神经网络在线自学习整定PID参数 ,使PID参数实现最佳的非线性组合 ,以适应对象特性的变化 ,从而克服了常规PID算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷。仿真研究和实际应用表明 ,本文算法具有很强的鲁棒性和良好的控制品质 ,工程应用控制效果令人满意。