針對一類非線性系統(tǒng)采用傳統(tǒng)機理方法難以進行系統(tǒng)辨識,而現(xiàn)代工業(yè)大多采用DCS監(jiān)控生產(chǎn)運行,每天都會產(chǎn)生并存儲大量過程數(shù)據(jù),提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動辨識非線性系統(tǒng)的方法.采集對象的過程I/O數(shù)據(jù),采用RBF-NN和LS-SVM兩種算法訓練網(wǎng)絡,構(gòu)建非線性系統(tǒng)的辨識模型,并將文中所述方法應用于三容水箱液位控制系統(tǒng).實驗結(jié)果表明兩種算法均具有較好的辨識效果,能夠精確預測水箱液位高度,文中所述方法能夠適用于復雜非線性系統(tǒng)預測、預報及監(jiān)測系統(tǒng)的運行.

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【文章目錄】：
1 引言
2 辨識原理
    2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型辨識原理
    2.2 LS-SVM模型辨識原理
3 實驗研究
4 結(jié)論



本文編號：3790411