【摘 要】
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由于绞吸挖泥船横移过程的影响因素众多,具有明显的非线性和时变性特征,难以精确建模来描述其动态特性。因此在对挖泥船产量形成过程详细分析的基础上,针对传统神经网络收敛
【机 构】
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河海大学疏浚技术教育部工程研究中心,河海大学机电工程学院,中国移动通信集团江苏有限公司常州分公司
【基金项目】
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江苏省科技成果转化专项资金项目(BA2016143).
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由于绞吸挖泥船横移过程的影响因素众多,具有明显的非线性和时变性特征,难以精确建模来描述其动态特性。因此在对挖泥船产量形成过程详细分析的基础上,针对传统神经网络收敛速度慢、隐含层较多、训练阶段无法自适应调整网络结构的缺点,采用RBF-ARX模型结构进行绞吸挖泥船产量和横移速度的建模。通过结构化非线性参数优化方法SNPOM,离线识别出RBF-ARX模型的线性和非线性参数,并利用仿真对所建模型和真实数据的误差进行对比。仿真结果表明:所建立的绞吸式挖泥船横移过程模型能够比较准确描述系统在全局范围内的动态特性,与挖
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