电液负载模拟器的神经网络参数辨识

摘要：

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法.在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出.并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度.验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统.该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识.

关键词：电液负载模拟器、神经网络、参数辨识、参数界值、动态模型辨识

所属期刊栏目：30

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国防科技预研重点项目4 4 1/A 966000-09

在线出版日期：2010-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：374-379