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智能辨识技术在电站仿真系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
大型火力发电厂中的锅炉,汽轮机等系统都是不确定,非线性复杂大系统,其电站仿真器中模型的实现往往也要求多层次,多样化,多途径。本文提出了系统仿真模型化智能辨识的概念,并分析其在电站系统仿真中应用的可行性,然后展望智能技术在系统仿真中的应用前景。 相似文献
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本文较全面系统地综述了各种类型的分布参数工业系统模型化和仿真技术及其特点。按照在线、离线和数字、模拟、混合仿真的不同要求,研究和提出了基于机理模型的九种精确的动态仿真方法,这对解决复杂的分布参数工业过程控制问题有重要意义。上篇主要讲模型的建立,下篇为分布参数系统仿真。 相似文献
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多模型小波网络非线性动态系统辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
由于许多复杂的工业系统具有非线性特性,难以建立确切的数学模型,因此提出用
多模型小波网络辨识非线性动态系统,并给出了辨识结构和训练算法.仿真实验比较了多模型小波网络与单小波网络在辨识非线性系统时性能上的差异,验证了该方法收敛速度快,抗干扰能力强,具有较高的逼近精度. 相似文献
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RBF神经网络的PID控制研究与仿真 总被引:3,自引:2,他引:1
研究工业控制系统优化问题,由于工业控制领域中存在复杂非线性时变系统,很难确定精确模型.传统PID控制局限于线性系统,控制效果不理想.为了提高控制精度,提出一种RBF神经网络辨识的PID控制方法.首先利用RBF神经网络线辨识被控对象的离散模型,获得PID参数在线调整信息,然后利用单神经元对控制器参数进行在线自适应整定,从而实现系统的智能控制.通过实例进行验证,并与传统PID控制方法进行对比,结果表明控制方法具有响应速度快、控制精度高等优点,且具有较强的自适应性、鲁棒性和抗干扰能力,为控制系统设计提供了新方法. 相似文献
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一种新的复杂系统模糊辨识方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对一阶Takagi-Sugeno模型辨识复杂系统的困难,提出一种新的模糊模型.这种模
型的结构在一阶Takagi-Sugeno模型的基础上,再进行一次非线性映射.文中运用卡尔曼滤
波算法的模糊神经元网络实现了这种模型.仿真结果表明该方法辨识精度高,且有良好的
实用性. 相似文献
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钱大群 《自动化技术与应用》1993,12(2):1-4
分析和确定动态数学模型的结构是系统辨识的一项艰巨而重要的任务,本文提出了一些用以分析和确定模型结构的相关分析技术,该技术具有易于掌握,使用简单的优点,并在垃圾焚烧炉这一复杂系统的建模中的得到应用。 相似文献