【摘要】： 系統(tǒng)辨識是自動控制學科的一個重要分支,由于其特殊作用,已經廣泛應用于各種領域,尤其是復雜系統(tǒng)或參數(shù)不容易確定的系統(tǒng)的建模。過去,系統(tǒng)辨識主要用于線性系統(tǒng)的建模,經過多年的研究,已經形成成熟的理論。但隨著社會、科學的發(fā)展,非線性系統(tǒng)越來越受到人們的關注,其控制與模型之間的矛盾越來越明顯,因而非線性系統(tǒng)的辨識問題也越來越受到重視,其辨識理論不斷發(fā)展和完善。 本文以系統(tǒng)辨識技術為背景,以舵機和星 星天線指向跟蹤控制系統(tǒng)為實際研究對象。從理論的角度研究了對于一個實際系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實驗設計和模型辨識問題,分析了影響系統(tǒng)辨識結果的主要因素以及在辨識過程中應注意的問題,并以此為依據(jù),建立了舵機的滑動平均模型和星 星天線指向控制系統(tǒng)的三層預測控制神經網絡模型。 針對舵機,設計了以dSPACE為平臺的數(shù)據(jù)實驗。以偽隨機二進制序列為激勵信號,收集了反饋數(shù)據(jù);利用收集的數(shù)據(jù),對舵機進行了時域和頻域特性分析;并以此為參考,確定了系統(tǒng)的延時量,應用預報誤差的辨識方法,通過不同階次模型間的比較,從而確定了舵機模型結構及參數(shù)。 針對星 星天線指向控制系統(tǒng),設計了以xPC為實時仿真平臺的數(shù)據(jù)實驗。并以模擬白噪聲為激勵信號,收集了數(shù)據(jù);利用實際收集的數(shù)據(jù),采用誤差反傳的辨識方法,選擇不同神經元及輸入輸出延時量的模型,通過比較網絡的逼近能力和泛化能力,辨識得到了位置和速度兩種工作模式下的方位通道的神經網絡模型。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TJ760;N945.14
【圖文】：

圖 2-2 系統(tǒng)辨識結構圖Fig. 2-2 System identification process示，辨識是一個在辨識目的的指導下，不斷結對與系統(tǒng)辨識有關的基本概念作了說明，然發(fā)，建立了一般系統(tǒng)的辨識準則。經分析，選擇、辨識方法。基于以上分析，總結出了星—星天線指向跟蹤控制系統(tǒng)實驗辨識提供

圖 3-3 BP 算法流程圖Fig. 3-3 BP arithmetic proc看出，基本的 BP 算法具有以初始值，不同的初始權值會恰當，可能學習發(fā)散或收斂速者提出了不同的改進學習算準的最速下降法則發(fā)展而來，習速度 BP 法則和有彈力的 常用的有變梯度法（Conjuevenberg—Marquardt 法。法的基本方法如下：) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1 1 w wb bw k g k g kb k g k g kα ηαα ηα = = 全局最小的問題。

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本文編號：2717997