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1.
Sugeno模糊模型的辨识与控制   总被引:21,自引:0,他引:21       下载免费PDF全文
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.  相似文献
2.
一种改进的遗传算法及其在系统辨识中的应用   总被引:20,自引:2,他引:18  
提出一种基于遗传算法的大惯性系统辨识方法。该方法将动态补偿和遗传算法相结合 ,实现了系统的参数辨识。为避免遗传早熟而进入局部最优 ,对交换和变异操作进行了改进 ,提出一种防止近亲繁殖的交换策略 ,在不明显增加基因操作计算量的前提下 ,有效地避免了基因缺失。仿真结果表明 ,该方法对过阻尼系统的辨识是有效的。  相似文献
3.
基于动态BP神经网络的系统辨识方法   总被引:19,自引:0,他引:19       下载免费PDF全文
田明  戴汝为 《自动化学报》1993,19(4):450-453
本文提出一种简单的动态BP网络,并将其作为并联模型,用于离散非线性动态系统的辨识。仿真结果表明此方法是有效可行的。  相似文献
4.
基于小波网络的动态系统辨识方法及应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
本文介绍了一种多输入非线性动态系统辨识算法,基于该算法的非线性辨识系统成功用于局部地区短时暴雨的预报。在这个系统中我们采用一种小波网络来追踪非线性系统的动态性,用一种基于小波逼近的非参数估计方法用于系统的状态空间模型的辨识中。从实验结果可看出,与传统的神经网络方法相比,该系统在速度、可靠性以及精确度上都有了很大的提高。  相似文献
5.
非线性系统辨识方法的新进展   总被引:15,自引:1,他引:14  
对现有的非线性系统辨识方法进行了简要综述。介绍了多层递阶辨识方法,以及把神经网络、模糊逻辑、遗传算法等知识应用于非线性系统辨识而得到的一些新型辨识方法,最后慨括了非线性系统辨识未来的发展方向。  相似文献
6.
王正欧  林晨 《自动化学报》1997,23(6):728-735
提出一种基于最小二乘的前向神经网络快速学习算法.与现有同类算法相比,该算 法无需任何矩阵求逆,计算量小,较适于需快速学习的系统辨识和其他应用.文中推导了算 法,并给出一种更为简便的局部化算法.系统辨识的仿真实例表明了算法的优良性能.  相似文献
7.
大系统的递阶辨识   总被引:14,自引:2,他引:12       下载免费PDF全文
丁锋  杨家本 《自动化学报》1999,25(5):647-654
大系统的特点是维数高、待估计的参数数目多,使得辨识方法的计算量和存储量急 剧增加,以致常规辨识算法难以实现.为了减少大系统辨识的计算量,提出了计算量较小的递 阶辨识算法,并用鞅超收敛定理证明了它的收敛性.结果说明该算法可以给出大系统参数的 一致估计.  相似文献
8.
径向基函数神经网络的新型混合递推学习算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
从径向基函数网络的硬件实现和实时应用的角度出发,给出了RBF网络的一种新型混合递推学习算法.该算法既具有良好的数值性质又易于并行实现.把RBF网络用于非线性系统在线辨识,仿真结果显示了本文方法的有效性.  相似文献
9.
六维腕力传感器阶跃响应的实验建模   总被引:13,自引:1,他引:12  
基于阶跃响应法的动态标定实验数据,采用系统辨识方法建立机器人六维腕力传感器 6个转换通道的动态数学模型,确定频域性能指标,全面、准确地描述传感器的动态特性.  相似文献
10.
基于神经网络非线性系统辨识和控制的研究   总被引:12,自引:0,他引:12  
本文提出了由静态的前馈网络和稳定的滤波器构成的非线性系统的辨识模型,在神经网络固有的逼近误差存在的情况下,从理论上讨论了神经网络应用于辨识控制过程中系统的稳定性问题,最后研究了在非线性系统的轨迹跟踪过程中增加滑动控制来偿神经网络的逼近误差,从而提高系统跟踪性能。  相似文献
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