非线性系统辨识

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基于一般化内模结构的反应釜自抗扰控制
《机械工程与自动化》2025年第1期198-199,202,共3页陶毅 张军 
连续反应器搅拌系统具有连续进料、充分反应的特点,已经成为我国当前能源利用的重要组成部分。然而,当反应器充分反应时,常常具有大滞后、强耦合和多扰动等特点,这使得系统控制滞后时间长、容易受到外部扰动的影响。为此,提出一种基于...
关键词：反应釜 一般化内模结构 自抗扰控制 非线性系统辨识 
不确定性环境下维纳模型的随机变分贝叶斯学习被引量：1
《自动化学报》2024年第6期1185-1198,共14页刘切 李俊豪 王浩 曾建学 柴毅 
国家重点研发计划(2021YFB1715000);国家自然科学基金(61903051,U2034209)资助。
多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题.贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势,已在线性系统辨识方面得到广泛应用,但在非线性系统辨识的应用较少,且面临概率估计复杂、计算量大等难题.针对上述问题,以典型维纳(...
关键词：非线性系统辨识 随机优化 变分贝叶斯 维纳模型 
基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
《山东大学学报（工学版）》2024年第1期25-32,共8页孙园 曾惠权 欧阳苏建 高佳倩 王绮楠 林智勇 
福建省自然科学基金资助项目(2020J01281);厦门市自然科学基金资助项目(3502Z20227215);厦门理工学院高层次人才科研启动项目(YKJ22060R);厦门理工学院研究生科技创新项目(YKJCX2021128)。
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络...
关键词：粒子群算法 类脑神经网络 大脑模糊情感学习模型 神经网络系统辨识 非线性系统 
基于改进DBO算法的非线性系统辨识被引量：1
《传感器世界》2023年第12期10-14,共5页王鑫鑫 刘朝涛 王正杰 瞿蒋江 
针对传统方法在单输入单输出Hammerstein模型的辨识上存在辨识精度低、辨识效果差等问题,文章提出一种基于蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer,DBO)的非线性系统辨识方法。为了克服该算法在局部开发和全局探索上能力不平衡,易陷入局部...
关键词：非线性系统辨识 HAMMERSTEIN模型 蜣螂优化算法 
基于NSPSO算法的微调模糊宽度学习系统用于非线性系统辨识
《东方电气评论》2023年第3期1-5,共5页张沛 周林 王立闻 
四川省重大科技专项项目,项目编号:2022ZDZX0003。
非线性系统的辨识涉及对对象的控制输入和输出之间的关系进行近似。其中,模糊宽度学习系统是一种新颖的且具有潜力的非线性系统辨识方法。然而,该方法在辨识过程中存在性能不足且超参数敏感的问题。为此,本文提出了一种基于节点敏感性...
关键词：节点敏感性 粒子群算法 模糊宽度学习系统 非线性系统辨识 
基于组合式信号源的非线性系统辨识被引量：1
《系统仿真学报》2022年第11期2377-2385,共9页郑天 李峰 贺乃宝 顾亚 
国家自然科学基金(62003151);江苏省自然科学基金(BK20191035);常州市科技计划(CJ20220065)。
针对非线性系统中噪声的干扰,研究了一类神经模糊Hammerstein输出误差非线性系统的建模和辨识方法,利用组合式信号源实现静态非线性模块和动态线性模块参数辨识的分离,推导了相关性分析法和辅助模型递推最小二乘辨识方法估计动态线性模...
关键词：Hammerstein非线性系统 辨识建模 组合式信号源 相关性分析法 
基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统辨识被引量：5
《控制工程》2022年第11期2034-2041,共8页郑天 李峰 罗印升 刘冉冉 顾亚 
国家自然科学基金资助项目(62003151,62003150,61903050);江苏省自然科学基金资助项目(BK20191035);常州市科技计划项目(CJ20220065);江苏高校“青蓝工程”资助。
提出了一种基于高斯核函数的Hammerstein非线性系统参数辨识方法。Hammerstein非线性系统由一个静态非线性模块和一个动态线性模块串联组成,利用高斯核函数神经网络和传递函数模型分别建立Hammerstein系统的静态非线性模块和动态线性模...
关键词：HAMMERSTEIN系统 非线性系统辨识 二进制-随机复合信号 相关性分析法 
基于归一化最小均方算法的自适应核RBFNN被引量：4
《北京邮电大学学报》2022年第2期29-35,共7页火元莲 巩琪 齐永锋 安娅琦 
国家自然科学基金项目(61561044)。
为了使自适应核径向基函数神经网络(RBFNN)有更好的收敛速度和稳态误差,提出了以归一化最小均方为学习算法对自适应核RBFNN进行优化的方法。在梯度下降算法的基础上,通过一个可变的步长因子,对归一化最小均方(NLMS)算法进行推导,并将其...
关键词：自适应滤波 RBF神经网络 归一化最小均方算法 非线性系统辨识 
变遗忘因子递推最小二乘Hammerstein系统辨识算法被引量：3
《信号处理》2022年第2期432-438,共7页赵旭楷 刘兆霆 
国家自然基金(61671192);浙江省自然基金(LY16F010012)。
本论文研究了单输入单输出非线性Hammerstein系统的辨识问题,提出了一种具有变遗忘因子的递推最小二乘算法。由于Hammerstein系统模型的非线性特征,传统的递推最小二乘算法无法直接用来解决该系统的辨识问题。为此,论文将Hammerstein系...
关键词：变遗忘因子 Hammerstein系统模型 非线性系统辨识 参数映射 
二型模糊小波脑情感学习网络在非线性系统辨识中的研究被引量：1
《模糊系统与数学》2022年第1期18-30,共13页桑景福 陈向坚 王平心 
针对现有模糊神经网络在辨识具有时变的非线性系统存在辨识精度不高,收敛速度较慢等缺点,提出了一种二型小波模糊脑情感学习网络(T2FWBELN)模型,它结合了模糊逻辑和脑情感学习网络的优点,并在网络结构中使用了小波函数。与其他算法相比...
关键词：非线性系统辨识 脑情感学习网络 二型模糊集 
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