伺服系统技术的神经网络辨识灵魂与双翼齐飞

导语:本文运用神经网络技术对气动伺服系统的模型进行了识别分析,探讨了RBF神经网络识别原理及其与参数估计法的区别。摘要:文章通过神经网络方法识别气动伺服系统模型,并研究了RBF神经网络的工作机制以及与参数估计法之间的差异。针对实际应用场景,本文设计了一种基于神经网络的识别模型,实验结果表明,该方法能够准确地建立气动伺服系统模型。关键词:神经网络识别;气动伺服系统引言:由于其可压缩性、低粘度和热敏性等特点,气动伺服系统在理论分析和控制方面存在许多挑战。本文首先总结了这些特点,然后介绍了建立数学模型对于控制至关重要性,以及辨识建模方法如阶跃响应法、频率响应法、相关分析法和参数估计法。

神经网络辨识与参数估计法之比较

虽然两者都是用于构建反映系统特性的数学模型,但它们各有侧重点。神经网络更为灵活,可以逼近任意非线性函数,而参数估计仅限于多项式拟合。在某种意义上,可认为神经网络是参数估计的一种推广形式。

RBF(径向基函数)网路模式

本文选择RBF类型的神经元结构来进行辨识,因为它具有简单且高效的学习过程。此类结构通常包括一个输入层、一层隐藏单元及输出层,每个隐藏单元使用径向基函数来生成输出。

基于RBF网路的辨认原理

任何SISO非线性系统都可以表示为一组常微分方程。在使用RBF网路进行辨认时,我们通常会选取前一时间刻及前几时间刻中输出值作为输入向量。通过训练算法调整权重,这些权重反映出被辨认对象自身固有的特征。

开关阀控气体位置伺服系数基于RBF网路模态施行实践操作

开关阀控气体位置伺服系数是一个三阶非线性体系,因此采用图2所示21个隐节点构成的一个简化型RFB網路结构进行建模。此外,还根据实际数据最小值最大值间距确定每个隐节点Cj中的离散值分布后,以此计算各隐节点权重。

6 结论:

隐节点数量过少可能导致误差较大。

对采样数据要适当处理以提高准确度。

RFB 网络对于开关阀控气体位置伺服务务器实现有效辩认建模。

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