基于神经网络的过程系统动态建模 (2000年)

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文件名称：基于神经网络的过程系统动态建模 (2000年)
文件大小：231KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-04-24 13:22:12
自然科学 论文 针对生产过程中参数容易受外界影响而改变，传统的系统辩识方法难以得到精确的数学模型的实际情况，提出利用神经网络的自学习、自适应功能实现动态在线建模。本文对这种方法进行了仿真研究。由计算机产生仿真输入信号：随机信号或M序列伪随机信号，输入到生产过程中普遍存在的一阶纯滞后对象。通过三层BP神经网络的神经元权值的不断调整，实现离线辩识和在线辩识，直到神经网络的阶跃响应曲线几乎和实际系统的阶跃响应重叠。仿真结果表明，神经网络的自我学习能力应用到动态建模中能以较高的精度逼近实际系统；其“在线更新”特点将能进一步应用到