發(fā)布時(shí)間：2021-11-20 05:03

　　本文密切結(jié)合工程中復(fù)雜系統(tǒng)振動(dòng)控制需要,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與振動(dòng)主動(dòng)控制技術(shù)相結(jié)合,以黑箱振動(dòng)系統(tǒng)為對象,系統(tǒng)深入地開展了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)智能辨識與控制理論的研究。 在振動(dòng)系統(tǒng)辨識與控制理論研究方面,結(jié)合振動(dòng)主動(dòng)控制的需要,選擇反向傳播（BP—Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法作為振動(dòng)系統(tǒng)的辨識與控制器設(shè)計(jì)的核心學(xué)習(xí)算法,對BP算法的優(yōu)化算法進(jìn)行深入分析,采用動(dòng)態(tài)神經(jīng)元具有局部反饋特點(diǎn)的全新動(dòng)態(tài)前向網(wǎng)絡(luò)模型,這一模型不僅克服了靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)與反饋網(wǎng)絡(luò)各自的局限性,而其充分發(fā)揮了前向網(wǎng)絡(luò)的非線性映射和反饋網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化能力。動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法的提出為振動(dòng)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制奠定了良好的基礎(chǔ)。 振動(dòng)系統(tǒng)辨識與控制的仿真實(shí)現(xiàn)采用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制工具箱函數(shù)—NNSYSID和NNCTRL,對工具箱中現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、參數(shù)進(jìn)行修改,模型部分是一個(gè)描述被控對象動(dòng)力學(xué)過程的一個(gè)函數(shù),設(shè)計(jì)參數(shù)部分是MATLAB腳本文件,里面含有需要初始化的變量和參數(shù),具體有參考輸入的選擇、采樣頻率的選擇、仿真步數(shù)、模型函數(shù)的名稱、辨識與控制器參數(shù)的設(shè)定。 仿真實(shí)例結(jié)果證明,... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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本文編號：3506623