針對(duì)一類非線性系統(tǒng)采用傳統(tǒng)機(jī)理方法難以進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí),而現(xiàn)代工業(yè)大多采用DCS監(jiān)控生產(chǎn)運(yùn)行,每天都會(huì)產(chǎn)生并存儲(chǔ)大量過(guò)程數(shù)據(jù),提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)辨識(shí)非線性系統(tǒng)的方法.采集對(duì)象的過(guò)程I/O數(shù)據(jù),采用RBF-NN和LS-SVM兩種算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建非線性系統(tǒng)的辨識(shí)模型,并將文中所述方法應(yīng)用于三容水箱液位控制系統(tǒng).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明兩種算法均具有較好的辨識(shí)效果,能夠精確預(yù)測(cè)水箱液位高度,文中所述方法能夠適用于復(fù)雜非線性系統(tǒng)預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)及監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的運(yùn)行.

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【文章目錄】：
1 引言
2 辨識(shí)原理
    2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識(shí)原理
    2.2 LS-SVM模型辨識(shí)原理
3 實(shí)驗(yàn)研究
4 結(jié)論



本文編號(hào)：3790411