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BP神经网络改进的内模控制方法对积分时滞系统的控制实现: 2016年; 针对积分时滞系统控制中存在的稳态误差和建模误差问题,文章使用BP神经网络设计了一种新型的神经网络改进下的内模控制方案。李雅普诺夫直接法被用于证明适当的选择学习速率可以保证神经网络内模控制器的收敛率。仿真结果表明,新的设计可以成功消除在积分时滞系统控制中由于扰动带来的稳态误差,同时在应对模型误差时表现出较强的鲁棒性。; 陈昊白春江王瑶段维俊; 关键词：神经网络时滞内模控制

模糊逻辑方法在具有不确定性时滞系统控制中的应用（英文）: 2016年; 时滞是典型的非线性环节,通常存在于流体动力学中例如航空飞行器控制。一个新型的改进史密斯预估器的控制方案被提出,可以解决扰动影响下的积分时滞系统控制中出现的稳态误差问题。首先积分时滞过程被预测为一阶时滞模型。通过使用劳思赫尔维斯稳定判据设计的PID控制策略可以实现系统稳定。该设计方法可以成功消除扰动的影响。但是在跟踪控制的瞬态响应中会产生较大的超调量。因此模糊逻辑方法被用于调节设计的PID控制器,以降低超调量。最终研究设计的控制方法具有很好的鲁棒性同时在应对系统不确定性时表现了很好的控制性能。; 陈昊白春江段维俊; 关键词：非线性系统模糊逻辑稳定性分析时滞

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段维俊