| 时变大时滞系统参数辨识的仿真研究 |
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| 引用本文： | 潘峰,韩如成.时变大时滞系统参数辨识的仿真研究[J].计算机仿真,2013,30(3). |
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| 作者姓名： | 潘峰 韩如成 |
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| 作者单位： | 太原科技大学电子信息工程学院,山西太原,030024 |
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| 摘 要： | 研究了时变大时滞系统的参数辨识问题.大时滞系统大多采用补偿控制方法,但是补偿控制方法需要系统的精确数学模型,因而获得大时滞系统的数学模型成为了补偿控制的关键,时变特性使问题复杂化,从而影响了大时滞系统的控制精度.为解决上述问题,提出了一种神经网络的参数辨识策略,利用一个神经元对系统的时滞参数进行辨识,从而可以将时滞从系统模型中分离出来,可利用一个RBF神经网络模型辨识系统的其它参数,使神经元的输出作为RBF神经网络的一个输入,从而实现了串-并联结构的双神经网络拓扑.拓扑结构可以比串级的神经网络提高训练速度,因而也就更适合于实时控制.针对工业锅炉回水温度控制系统的仿真结果验证了所提辨识算法的正确性.
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| 关 键 词： | 神经网络 时变大时滞系统 参数辨识 |
Application of NN in Parameter Identification for Time-Varying Large Delay System |
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| PAN Feng
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HAN Ru-cheng.Application of NN in Parameter Identification for Time-Varying Large Delay System[J].Computer Simulation,2013,30(3). |
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| Authors: | PAN Feng HAN Ru-cheng |
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