Data-Driven Filtered Smith Predictor for SISO Dead-Time Processes

Sartori, Rafael

doi:10.1007/s40313-026-01261-1

Data-Driven Filtered Smith Predictor for SISO Dead-Time Processes

2026-03-01

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AI

Normey-Rico, Julio E.

DOI：10.1007/s40313-026-01261-1

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本文介绍了一种创新的数据驱动滤波史密斯预测器（DD-FSP），用于控制具有死区的单输入单输出（SISO）过程。所提出的方法适用于开环稳定、积分和不稳定系统。控制器设计基于均方最小化算法，该算法直接映射输入-输出数据，允许自动生成估计的脉冲响应序列。这种数据驱动方法使控制策略能够解决稳健性与性能之间的已知权衡，而无需为系统预测提供明确的参数模型。通过利用均方优化框架，所提出的DD-FSP在适应系统动态时提供了所需的闭环响应，而不是通过预定义的数学模型，而是通过可用数据。这种灵活性增强了该方法在广泛过程动态中的应用性，提高了系统性能而不会降低稳健性。为了验证所提出方法的有效性，进行了仿真研究，展示了数据驱动策略的实用效益。结果表明，DD-FSP能够高效平衡性能和稳健性，增强了其作为控制具有死区的SISO过程的可靠替代方案的可能性。

Keyword:

Dead-time systems

Dead-time compensators

Process control

Data-driven control

Data-Driven Filtered Smith Predictor for SISO Dead-Time Processes

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