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一类非线性动态系统的非参数GFRF 模型辨识(英文) 被引量：36
1
作者 韩崇昭 王立琦 +1 位作者 唐晓泉 党映农 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期816-819,825,共5页
本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用ＧＦＲＦ模型类的非参数辨识算法．这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间，而且辨识精度较高．仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的，而且由辨识方法获得的模型一般... 本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用ＧＦＲＦ模型类的非参数辨识算法．这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间，而且辨识精度较高．仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的，而且由辨识方法获得的模型一般具有很好的泛化能力，因而是一种具有重要应用前景的实用方法． 展开更多
关键词 非线性动态系统 GFRF模型 非参数模糊辨识
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一种鲁棒BP算法及其在非线性动态系统辨识中的应用 被引量：7
2
作者 郭创新 景雷 +2 位作者 梁年生 叶鲁卿 曾杰 《信息与控制》 CSCD 北大核心 1996年第6期354-360,共7页
利用多层前馈神经网络的非线性建模特性，基于动态ＢＰ网络的串并联和并联模型，提出一种高鲁棒性ＢＰ算法．与传统的ＢＰ算法相比，鲁棒ＢＰ算法有５个优点：（１）适合于非线性动态系统辨识；（２）辨识精度高；（３）不必内插所有训... 利用多层前馈神经网络的非线性建模特性，基于动态ＢＰ网络的串并联和并联模型，提出一种高鲁棒性ＢＰ算法．与传统的ＢＰ算法相比，鲁棒ＢＰ算法有５个优点：（１）适合于非线性动态系统辨识；（２）辨识精度高；（３）不必内插所有训练样本；（４）具有高鲁棒性，能抵制过失误差和量测误差；（５）收敛速度得到了改进，因为错误样本的影响得到了适度的抑制．把该算法用于非线性动态系统辨识。 展开更多
关键词 非线性动态系统 BP算法 系统辨识
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非线性动态系统建模方法研究 被引量：7
3
作者 王峰 邢科义 徐小平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第10期7-10,共4页
讨论了一类非线性动态系统建模的新方法。首先,假设原非线性动态系统可以用Hammerstein模型来表示。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起中间模型。接下来,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimizat... 讨论了一类非线性动态系统建模的新方法。首先,假设原非线性动态系统可以用Hammerstein模型来表示。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起中间模型。接下来,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。为了进一步增强建模的性能,提出了利用一种改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法。仿真结果说明了该方法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 非线性动态系统 建模 HAMMERSTEIN模型 粒子群优化(PSO)算法
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基于强跟踪滤波器的多传感器非线性动态系统状态与参数联合估计 被引量：12
4
作者 文成林 陈志国 周东华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期1715-1717,共3页
本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,... 本文将强跟踪滤波理论与多传感器数据融合技术相结合 ,提出基于强跟踪滤波器的多传感器状态与参数联合估计新算法 ;对拥有相同采样率的分布式多传感器单模型非线性动态系统 ,应用强跟踪滤波器 ,得到目标状态基于全局信息融合估计结果 ,并利用计算机仿真结果对算法的有效性进行了验证 ;这些工作初步解决了Kalman滤波中由于模型的不确定性而造成估计误差值偏大情况下的状态融合估计问题 。 展开更多
关键词 强跟踪滤波器 多传感器 非线性动态系统 参数联合估计 融合估计 渐消因子 KALMAN滤波 数据融合
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动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识 被引量：3
5
作者 张兆宁 喻文焕 郁惟镛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期709-712,共4页
将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .
关键词 动态非线性连续时间系统 小波 神经网络 辨识 非参数辨识 系统辨识
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基于模糊对向神经网络的非线性动态系统辨识器 被引量：12
6
作者 张志华 郑南宁 赵振选 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期565-568,共4页
模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法... 模糊对向神经网络 (FCP)在功能上同模糊逻辑系统的TS模型是等价的 ,它具有神经网络和模糊逻辑系统各自的优点 ,因而适宜作辨识模型 .利用FCP网络为辨识模型 ,设计了一种新的非线性动态系统辨识器 .辨识模型的参数调整采用无监督聚类法和误差回传算法相结合的混合学习方法进行的 ,同时文中还给出选取初始参数的方法 .仿真实验表明提出的辨识器是十分有效的 . 展开更多
关键词 非线性动态系统 系统辨识器 模糊对向神经网络
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基于线性时变模型的非线性动态系统最优控制DISOPE算法 被引量：3
7
作者 李俊民 邢科义 万百五 《应用数学》 CSCD 1999年第1期91-96,共6页
本文针对现有的ＤＩＳＯＰＥ算法迭代次数过多的缺陷［１］，对连续时间非线性动态系统提出了一种基于时变线性二次型问题的ＤＩＳＰＯＥ算法，分析了该算法的最优性和收敛性，仿真例子表明本文算法可以减少迭代次数，从而节省计算时间．
关键词 非线性动态系统 线性时变模型 迭代法 最优控制
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一类非线性动态系统的Hammerstein模型辨识 被引量：3
8
作者 郭毓 刘颖 马勤弟 《传感技术学报》 CAS CSCD 2000年第3期199-203,共5页
本文根据薄膜热电偶传感器动态标定实验结果 ,研究了辨识一类非线性系统模型的方法 .文中采用 Hammerstein模型作为系统结构 ,在此基础上 ,对模型参数加以估计 .考虑到动态系统各环节之间的输入输出关系 ,进一步简化了 Hammerstein模型... 本文根据薄膜热电偶传感器动态标定实验结果 ,研究了辨识一类非线性系统模型的方法 .文中采用 Hammerstein模型作为系统结构 ,在此基础上 ,对模型参数加以估计 .考虑到动态系统各环节之间的输入输出关系 ,进一步简化了 Hammerstein模型结构 ,以便运用简便的方法来估计模型参数 .通过对几组实验数据的仿真和检验 ,证明本文所采用的方法能够获得较好的辨识效果 . 展开更多
关键词 非线性动态系统 系统辨识 自动控制 电偶传感器
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非线性动态系统中的浑沌运动分析 被引量：2
9
作者 田玉楚 许大中 张钟俊 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第6期579-583,605,共6页
本文首先简要回顾了浑沌的发展历史，然后讨论了浑沌的有关定义，探讨了浑沌的特征及有关分析方法，研究了浑沌系统的不变测度、等价变换以及控制问题。
关键词 动态系统 浑沌 非线性动态系统
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一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制 被引量：4
10
作者 李俊民 李靖 薄立军 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期37-44,共8页
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏... 对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 未知非线性动态系统 模糊小波神经网络 自适应率 滑模控制
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递归神经网络的RPE算法及其在非线性动态系统建模中的应用 被引量：7
11
作者 李鸿儒 顾树生 邓长辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第6期590-593,共4页
针对递归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷 ,通过引入递推预报误差 (RPE)学习算法 ,提出一种新的递归神经网络快速学习算法·该算法的基本原理是沿着指标函数的Gauss Newton搜索方向修正权值 ,同时不必计算二阶偏导数和进行矩阵求逆... 针对递归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷 ,通过引入递推预报误差 (RPE)学习算法 ,提出一种新的递归神经网络快速学习算法·该算法的基本原理是沿着指标函数的Gauss Newton搜索方向修正权值 ,同时不必计算二阶偏导数和进行矩阵求逆运算·仿真结果表明 ,该算法比传统的递归BP学习算法具有更快的收敛速度 。 展开更多
关键词 递归神经网络 递推预报误差 非线性动态系统 系统建模
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基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真 被引量：14
12
作者 赵凤遥 马震岳 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1453-1455,1539,共4页
为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同... 为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 递归小波神经网络(RWNN) 梯度下降算法 非线性动态系统 仿真
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一类多变量非线性动态系统的鲁棒自适应模糊控制 被引量：6
13
作者 佟绍成 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期630-636,共7页
对一类非线性多变量未知动态系统 ,提出了一种自适应模糊控制策略 .策略中采用IF- THEN推理规则来构造模糊逻辑系统 ,实现对系统中未知函数的估计 ,在建模误差为零的条件下设计状态反馈控制器及参数的自适应律 .分析了当存在建模误差时 。
关键词 多变量非线性动态系统 模糊控制 自适应控制
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基于小波神经网络的非线性动态系统辨识 被引量：10
14
作者 曾凡锋 蔡自兴 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第3期280-283,共4页
在小波神经网络的基础上提出了一种辨识非线性动态系统的方法．该方法有效地将系统辨识所需要的结构形式与多层神经网络及小波基函数所构成的分辨率信息处理过程相结合，建立了从数据到符号的自适应机制．仿真结果表明，该方法具有收敛... 在小波神经网络的基础上提出了一种辨识非线性动态系统的方法．该方法有效地将系统辨识所需要的结构形式与多层神经网络及小波基函数所构成的分辨率信息处理过程相结合，建立了从数据到符号的自适应机制．仿真结果表明，该方法具有收敛速度快、逼近精度高、鲁棒性好等优点． 展开更多
关键词 系统辨识 小波神经网络 非线性动态系统
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非线性动态传感器系统的H模型神经网络辨识 被引量：3
15
作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1390-1394,共5页
针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型... 针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出一种新的Hammerstein模型神经网络结构辨识法。非线性动态传感器系统采用Hammerstein模型描述,将系统分解为非线性静态增益串接线性动态环节。再设计一种网络权系数对应于相应的Hammerstein模型参数的新型神经网络结构,推导了基于反向传播的网络权系数调整方法。通过网络迭代训练同时得到静态与动态两个环节的模型参数。最后通过一个H模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法是有效的。 展开更多
关键词 传感器 系统辨识 函数连接型神经网络 HAMMERSTEIN模型 非线性动态系统
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一类非线性动态系统的混合H_2/H_∞模糊输出反馈跟踪控制 被引量：3
16
作者 姜海波 张天平 陈晶 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2006年第3期116-123,共8页
讨论一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制问题。首先利用T-S模糊模型对系统进行建模,然后设计基于观测器的控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能,以及在满足给定的H∞跟踪性能... 讨论一类非线性动态系统的混合H2/H∞模糊输出反馈跟踪控制问题。首先利用T-S模糊模型对系统进行建模,然后设计基于观测器的控制器,使跟踪误差尽可能的小,并且对于任何有界参考输入,满足给定的H∞跟踪性能,以及在满足给定的H∞跟踪性能下,达到H2次优控制性能,最后将观测器与控制器的设计问题转化为EVP(特征值问题)。 展开更多
关键词 非线性动态系统 T-S模糊模型 模糊观测器 混合H2/H∞ 多目标控制
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用改进的多分辨小波网络辨识非线性动态系统 被引量：3
17
作者 吕立华 宋执环 李平 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期36-39,共4页
多分辨小波网络不便于处理非均匀分布样本和在线辨识非线性动态系统 ,对此提出了两点改进 :首先给出一种把非均匀分布样本近似到小波网格系上的方法 ;然后提出一种可变的小波网络及其学习方法 .最后用改进的小波网络辨识非线性动态系统 ... 多分辨小波网络不便于处理非均匀分布样本和在线辨识非线性动态系统 ,对此提出了两点改进 :首先给出一种把非均匀分布样本近似到小波网格系上的方法 ;然后提出一种可变的小波网络及其学习方法 .最后用改进的小波网络辨识非线性动态系统 ,仿真结果验证了这种改进方法的可行性和有效性 . 展开更多
关键词 多分辨小波网络 小波网格系 可变策略 非线性动态系统 非线性系统辨识 小波分析
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非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法 被引量：11
18
作者 吴德会 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1192-1196,共5页
提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiene... 提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行. 展开更多
关键词 非线性动态系统 辨识 神经网络 WIENER模型
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基于支持向量机的非线性动态系统辨识方法 被引量：13
19
作者 吴德会 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第14期3169-3171,3187,共4页
讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型... 讨论了辨识一类非线性系统模型的方法。先假设原非线性动态系统可由静态非线性子环节和动态线性子环节串联——H模型来表示。将H模型的非线性方程转换为类线性形式,从而建立线性过渡模型。对原始测量数据进行组合运算获得线性中间模型的训练样本集,并通过支持向量机线性回归算法求取过渡模型参数。最后再建立过渡模型与H模型系数之间的关系,从而反推出非线性模型参数,实现非线性动态系统辨识。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 H模型 非线性动态系统辨识 支持向量机 回归算法
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连续非线性动态系统建模的模糊神经网络方法 被引量：2
20
作者 李冬梅 伞冶 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期661-666,共6页
提出一种适合于一般连续非线性动态系统建模的新的Runge-Kutta模糊神经网络(RKFNN),证明了RKFNN的存在性。采用传统的Runge-Kutta求积公式构造,实现了对系统的状态变化特性进行学习,解决了直接映射方式对系统的动态轨迹进行学习时存在... 提出一种适合于一般连续非线性动态系统建模的新的Runge-Kutta模糊神经网络(RKFNN),证明了RKFNN的存在性。采用传统的Runge-Kutta求积公式构造,实现了对系统的状态变化特性进行学习,解决了直接映射方式对系统的动态轨迹进行学习时存在的精度低等问题,并提出了RKFNN的在线递推学习算法。对连续非线性动态系统进行建模的仿真结果表明,RKFNN方法是一种较好的方法。 展开更多
关键词 模糊神经网络 楚模 连续非线性动态系统 RUNGE-KUTTA
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