基于GA-BP神经网络的气压伺服系统辨识研究

周挺; 程华; 张今朝

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基于GA-BP神经网络的气压伺服系统辨识研究

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气压伺服系统控制器的优化设计依赖于准确的系统模型.针对系统的非线性问题,研究采用神经网络进行系统辨识的原理和结构;考虑传统BP算法存在局部收敛、学习速度慢的问题,采用遗传算法对神经网络的初值和权值进行优化,并采用LM算法进行网络学习,最终建立系统的神经网络辨识模型.通过仿真对比神经网络辨识结果与传统线性模型辨识结果,结果表明:基于GA-BP神经网络的辨识模型精度较高,适用于非线性系统辨识.

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来源
《机床与液压》 |2021年第6期|42-46|共5页
作者
周挺; 程华; 张今朝;
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作者单位

航空工业飞机强度研究所陕西西安710065;

航空工业飞机强度研究所陕西西安710065;

航空工业飞机强度研究所陕西西安710065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.4;
关键词
气压伺服系统; 系统辨识; BP神经网络; 遗传算法;

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