采用神经网络对感应电动机的速度辨识

提出一种采用神经网络辨识感应电动机转速的新方法，采用后传播神经网络技术来提供一种实时自适应速度估计，利用希望的状态变量和实际状态变量的误差来调整神经网络的权重，达到使实际状态变量与希望状态变量一致理论分析和仿真结果都证明了这种方法的有效性。

带有导前信号校正的广义预测控制

针对工业过程控制对象具有较大惯性，扰动出现在对象前部的情况，在传统广义预测控制的基础上，引入了导前信号校正环节，并对输出作出了更准确的预测．仿真结果表明，在一定条件下，该算法明显优于传统广义预测控制．