【摘 要】
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提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,大连理工大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61863034)
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提出了一种基于神经网络的多个Hammerstein-Wiener模型构成切换非线性系统的在线辨识方法。首先,通过误差逆传播(back propagation,BP)神经网络建立切换非线性系统的切换规律预测模型;其次,提出折息递推辨识算法对各个非线性子系统的参数进行辨识。利用关键项分离法对乘积项进行分离,得到各个子系统的参数估计值。最后通过切换非线性系统辨识实例,并与其他方法进行比较,验证了所提方法的有效性。结果表明:提出的方法在辨识切换非线性系统方面具有更高的准确率和可靠性。
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