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本文考虑多模型系统,包括模型结构时变系统的辨识问题。这里不假定模型结构已知,给出了多模型系统模型族的统一描述方法,包括模型结构与参数的辨识方法。并对所提出的方法进行了理论分析和计算机仿真。 相似文献
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神经网络在系统辩识中的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
系统辩识是进行系统控制、预报、分析和决策的必不可少的一环,神经网络的出现使传统辩识技术难以胜任的一般非线性系统辩识问题得以解决,本文从仿真着手从最基本的常用工业对象出发,对多变量系统、非线性系统研究,用BP网络进行仿真,表明神经网络在系统辩识的各个领域都有广阔的应用前景,并且有相当高的辩识精度。 相似文献
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采用改进PSO的非线性系统T-S模糊模型辩识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法。采用自适应模糊C均值聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,用改进的粒子群优化(PSO)算法来辩识模糊模型的结论参数以获得系统参数的最优估计。仿真结果表明该方法是有效的。 相似文献
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赵永利 《自动化技术与应用》1989,8(4):17-19
本文提出了一种用于多变量系统CAR模型结构和参数估计的算法,本文法具有良好的数值计算的稳定性,估计结果的精度高,一旦确定结构后,立即得到参数估计值,没有重复计算,因此计算最小,数值仿真的结果表明本方法的有效性。 相似文献
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研究了含控制滞后Wiener模型的辨识。在一定条件下,这一模型满足一组回归函数。利用Fourier 级数部分和可以求得回归函数在若干点上的估计。 相似文献
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目前的辨识方法一般需要在系统输入端加入激励信号,而且多输入多输出系统的在线辨识仍很困难。本文提出一种基于牛顿迭代法的多输入、多输出对象模型迭代辨识方法,模型参数更新的依据是使模型预测输出与全部采样时刻的对象实际输出之间的均方差递减,直到收敛。这种基于全局数据迭代的辨识方法可进行闭环辨识,无需外加激励信号,适用于多输入多输出对象的在线辨识。对一个两输入、两输出对象模型的仿真研究和某电厂300MW机组负荷被控对象的计算结果表明,辨识效果令人满意。 相似文献
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本文针对复杂的人体步行的神经 -肌肉 -骨胳系统模型 ,分析了步行中的主要关系 ,对神经网络模型作了较大的简化和修改 ,提出了一个简单的神经网络模型 .该模型在步行状态、神经耦合、感觉信号反馈等方面都作了简化 .计算机仿真表明 ,该模型能产生稳定的步行运动 相似文献
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中国可持续发展系统动力学仿真模型 总被引:17,自引:0,他引:17
本文介绍了国内首次成功地利用YENSIM软件建立的中国可持续发展模型,该模型软件工具丰富,模型建立直观简单,界面友好,决策变量选择方便,并且仿真极为快捷形象。本模型可用作群体决策支持系统,尤其适用于决策者们直接参与操作仿真,进行多方案的决策比较。 相似文献
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研究用矩阵QR分解分析一类模糊模型的结构,用模糊统计信息判据指导规则的精简,用R矩阵扩对角线元素分布与模糊规则的关系确定重要规则,冗余或不重要规则,实现模糊模型结构优化。该方法已成功地应用于Mackey-Glass浑沌系统建模。 相似文献
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0 引言 系统辨识就是由测试数据直接求取模型的方法.系统的数学模型是对了解系统的内部结构和特性、对系统进行深入的理论分析的首要前提.因此,要想全面了解系统就必须通过各种途径来获得数学模型.目前系统建模的方法主要有机理建模和实验建模.机理建模是从过程对象的机理和生产设备的具体结构出发,通过物料平衡和能量平衡关系,推导出对象的数学模型.这种方法虽然具有较大的普遍性,但是,由于很多工业对象内部的工艺过程复杂,对某些物理、化学过程尚不完全清楚,所以,对于复杂的数学模型较难建立;另外,工业对象大多存在非线性因素,在推导中往往需要做一些近似和假设,这就使由此方法建立的模型不能完全反映实际情况,这就可能会对进一步深入的理论分析产生影响.因此,在实际中,由于过程系统的复杂性,往往采用实验建模的方法,特别是当推导不出对象数学模型时,更需要通过实验方法来求得.采用实验的方法对系统进行辨识的方法主要有:常规方法(包括阶跃响应曲线法和脉冲响应曲线法)、闭环振荡辨识法(包括等幅振荡法和衰减振荡法)、最小二乘参数估计法、相关系数法等.这里采用神经网络来对固定模型的系统进行辨识,其本质上还是基于系统的阶跃响应曲线,它是通过找出模型参数与其阶跃曲线之间的对应关系获得一组数据,来对神经网络进行训练,使其具有模型的结构,然后再反过来对具有这类模型结构的系统进行辨识. 相似文献
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复杂工业系统模型化:多层智能辨识途径 总被引:6,自引:0,他引:6
复杂工业系统模型化是实现多层次要求、多任务控制的基础和前提。详细论述了复杂工业系统的特征,研究其模型化要求、结构及其设计原则,提出实现系统模型化的多层智能辨识的概念和途径,最后给出了例子说明。 相似文献