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非线性系统辨识方法研究
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:19-25
  • 语言:中文
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048, [2]西安理工大学理学院,西安710054, [3]西安交通大学系统工程研究所机械制造系统工程国家重点实验室,西安710049, [4]西安交通大学理学院,西安710049
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60874033,No.60971127);西安理工大学和西安交通大学科技创新项目.
  • 相关项目:对偶自适应控制问题研究
中文摘要:

讨论了利用小波神经网络对非线性系统辨识的新方法。在辨识过程中,为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能,使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练,求得最优值,达到对非线性系统辨识目的。在数值仿真中,与采用标准粒子群优化算法相比,结果显示了提出的方法在收敛性和稳定性等方面均得到了明显的改善。

英文摘要:

A new identification method for nonlinear system based on a wavelet neural network is discussed.In identification process,the parameters of a BP wavelet neural network are trained via an Improved Particle Swarm Optimization(IPSO) algorithm to obtain optimal values to achieve the purpose of identification for the nonlinear system.In numerical simulation, compared with using Standard Particle Swarm Optimization(SPSO) algorithm,the results show that the presented algorithm is obviously improved in the convergence, stability, and so on.

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