動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在液壓系統(tǒng)模型辨識(shí)中的應(yīng)用.pdf

1、使用建立在線性或本質(zhì)線性系統(tǒng)基礎(chǔ)上的傳統(tǒng)辨識(shí)方法對(duì)各種非線性系統(tǒng)建模、辨識(shí)難以獲得理想結(jié)果。本文利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能充分逼近任意復(fù)雜非線性關(guān)系這一特點(diǎn)展開如下研究工作： 1對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識(shí)方法進(jìn)行了綜述，與傳統(tǒng)的系統(tǒng)辨識(shí)方法作比較，指出了各自的優(yōu)缺點(diǎn)；回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，詳細(xì)分析了動(dòng)態(tài)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能和算法。 2分析了用標(biāo)準(zhǔn)BP算法訓(xùn)練Elman網(wǎng)絡(luò)方法的局限，通過引入自反饋增益，得到一種Elman網(wǎng)

2、絡(luò)的改進(jìn)型。同時(shí)，采用BP算法對(duì)改進(jìn)的Elman網(wǎng)絡(luò)權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，以某平整冷軋機(jī)液壓自動(dòng)厚控系統(tǒng)為例進(jìn)行了模型的辨識(shí)，證明了改進(jìn)的Elman網(wǎng)絡(luò)對(duì)高階非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)的有效性。 3指出了標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在的缺陷，并提出了改進(jìn)。分別采用基于標(biāo)準(zhǔn)BP算法的Elman改進(jìn)型網(wǎng)絡(luò)和基于動(dòng)態(tài)BP算法的Elman基本型網(wǎng)絡(luò)對(duì)某冷軋機(jī)液壓AGC系統(tǒng)進(jìn)行了辨識(shí)比較，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的Elman網(wǎng)絡(luò)利用標(biāo)準(zhǔn)BP學(xué)習(xí)算法，就能達(dá)到基本Elman網(wǎng)絡(luò)利用動(dòng)態(tài)