非線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識課件

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3-5非線性動態(tài)系統(tǒng)模型與辨識12.離散狀態(tài)空間表達式

23-5-2神經(jīng)系統(tǒng)辨識

3以系統(tǒng)M1為例

用串—并聯(lián)型結(jié)構(gòu)辨識、并聯(lián)型結(jié)構(gòu)辨識，見圖3-5-1（a）、（b）

圖3-5-1被辨識系統(tǒng)模型M1兩種辨識結(jié)構(gòu)5

內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)

圖3-5-2是以Elman網(wǎng)絡(luò)為辨識器之例，辨識M1型系統(tǒng)。

例3-5-1

工程實例

(a)(b)(c)(d)7910以一軸辨識結(jié)構(gòu)x軸為例：

11圖3-5-6辨識結(jié)果左圖（x軸）右圖（y軸）13（4）兩種辨識結(jié)構(gòu)比較

14例3-5-2

用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識。

15演示例3-5-2

用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識

手控17

例3-5-3

用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進行時變非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識。

18演示例3-5-3

用內(nèi)時延反饋網(wǎng)絡(luò)進行時變非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控19辨識過程見演示。21演示例3-5-4

用非線性DTNN（其中用高斯RBF網(wǎng)絡(luò)）進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控22例3-5-5用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識１。

23演示例3-5-5

用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行非線性動態(tài)系統(tǒng)辨識手控25例3-5-

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