一类非线性系统辨识模型的研究与应用

张婧瑜; 艾科勇

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cqvip:针对一类非线性系统采用传统机理方法难以进行系统辨识,而现代工业大多采用DCS监控生产运行,每天都会产生并存储大量过程数据,提出一种基于数据驱动辨识非线性系统的方法.采集对象的过程I/O数据,采用RBF-NN和LS-SVM两种算法训练网络,构建非线性系统的辨识模型,并将文中所述方法应用于三容水箱液位控制系统.实验结果表明两种算法均具有较好的辨识效果,能够精确预测水箱液位高度,文中所述方法能够适用于复杂非线性系统预测、预报及监测系统的运行.

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来源
《河西学院学报》 |2019年第5期|18-23|共6页
作者
张婧瑜; 艾科勇;
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作者单位

兰州石化职业技术学院电子电气工程学院甘肃兰州 730060;

兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州 730050;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP206.3;
关键词
系统辨识; 数据驱动; 神经网络; LS-SVM; 三容水箱;

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