基于神經(jīng)網(wǎng)絡的三容水箱液位控制系統(tǒng)辨識.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本論文的研究對象三容水箱液位控制系統(tǒng)，由A3000過程控制裝置，具有時滯性和非線性特性，難以用傳統(tǒng)的機理建模方法進行辨識，而神經(jīng)網(wǎng)絡具有很好的非線性映射能力，在系統(tǒng)辨識及控制工程中得到廣泛的應用。 論文首先采用LabVIEW軟件設計白噪聲輸入激勵信號，三容水箱液位控制系統(tǒng)進行動態(tài)特性測試實驗，獲取輸入\輸出數(shù)據(jù)并進行處理；其次研究了應用MATLAB平臺設計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡和Elman神經(jīng)網(wǎng)絡作為該系統(tǒng)辨識模型的方法，采用串—并聯(lián)型

2、辯識結構。BP網(wǎng)絡訓練網(wǎng)絡采用Levenberg-Marquardt算法、BFGS擬牛頓算法和自適應調整學習率算法進行比較；Elman網(wǎng)絡應用BFGS擬牛頓算法和自適應調整學習率算法訓練。仿真結果表明，在達到訓練精度的情況下，應用均方誤差性能函數(shù)時網(wǎng)絡泛化能力較差，而采用歸一化均方誤差時LM算法對BP網(wǎng)絡泛化能力沒有改善，另兩種算法訓練的BP網(wǎng)絡泛化能力有所提高。Elman網(wǎng)絡辨識效果較好，不存在泛化能力差的問題，網(wǎng)絡結構比BP網(wǎng)絡簡單

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