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基于神经状态空间的非线性系统建模研究
引用本文:王永骥,吴庆,王宏.基于神经状态空间的非线性系统建模研究[J].系统仿真学报,2001,13(Z1):12-14.
作者姓名:王永骥  吴庆  王宏
作者单位:1. 华中科技大学控制系,
2. 英国曼彻斯特理工大学造纸系
基金项目:等多项,出版专著1本,发表论文70余篇.
摘    要:提出了一种基于神经状态空间的非线性系统建模方法.神经状态空间(NNSP)具有系统的拟线性特性,许多线性系统控制器设计方法均可以扩展到NNSP模型.本文采用了增广卡尔曼滤波方法进行神经状态空间的参数辨识,高阶校验模型用于验证非线性系统神经状态空间的模型的有效性.将本法应用于典型的化学过程的建模,结果表明本方法正确有效.

关 键 词:神经状态空间模型  增广Kalman滤波  连续搅拌釜式反应器  (CSTR)
文章编号:1004-731X(2001)0A-0012-03
修稿时间:2001年5月4日

An Approach of Nonlinear System Modeling Based on Neural State Space Model
WANG Yong-ji,WU Qing,WANG Hong.An Approach of Nonlinear System Modeling Based on Neural State Space Model[J].Journal of System Simulation,2001,13(Z1):12-14.
Authors:WANG Yong-ji  WU Qing  WANG Hong
Affiliation:WANG Yong-ji1,WU Qing1,WANG Hong2
Abstract:In this paper, an approach of nonlinear system modeling based on neural state space model is proposed. The neural state space model is of the quasi-linear characteristics of system. Many linear system controller design approach, therefore, can be extended to apply to the NNSP models. The EKF approach is adopted for parameter identification of neural state space models and a high-order correction method is then applied to test the validity of the neural state space model of nonlinear systems. The application of this method to dynamic modeling of typical chemical processes shows that the presented approach is effective.
Keywords:neural state space model  extended Kalman filter  continuous stirred tank reactor (CSTR)  
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