針對ARMA模型(包括AR、MA模型)不適用于非線性、非平穩(wěn)系統(tǒng)的問題,分析了Weierstrass逼近定理,并指出了其工程應(yīng)用的可行性.在傳統(tǒng)系統(tǒng)辨識的基礎(chǔ)上,對照典型的輸入/輸出模型,針對不同的輸入形式提出了3種不同的模型表達(dá)式,由數(shù)據(jù)可以直接計(jì)算模型參數(shù),而無需用模擬方法先求傳遞函數(shù),這對工程應(yīng)用具有十分重要的意義.然后,針對模型定階,分析了傳統(tǒng)AIC準(zhǔn)則存在的問題,提出了DIC準(zhǔn)則.DIC準(zhǔn)則不僅適用于線性/非線性建模,也可用于隨機(jī)過程的建模.最后,將GNPAX模型應(yīng)用于鋼板沖擊信號的建模.結(jié)果表明,通過模型參數(shù)的變化,GNPAX模型能準(zhǔn)確識別鋼板的結(jié)構(gòu)損傷,識別精度高于AR,GNPA和ARX模型.

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圖分類號TP391.9文獻(xiàn)標(biāo)識碼

ASimulationSoftwareforNeuralNLIXiang,CHENZeng(Dept.ComputerandSystemScience,NaAbstract:Inthispaper,wepresentacomputersi....

圖1多項(xiàng)式逼近理論的意義(齒輪滾削)

pτ=1wt－i2又稱為非線性p階求積模型，αi1，i2，…，ip(i1，i2，…，ip=1，2，…，np)為p階系數(shù);nj(j=1，2，…，p)為各子項(xiàng)的記憶步長．式(1)包含AＲ模型，但并不等于AＲ模型．AＲ模型是式(1)的特例，因?yàn)樗�包括非線性部分，故簡記為GNAＲ(p;....

圖2輸入為白噪聲的系統(tǒng)的邏輯框圖

τ=∑pj=1∑nji1=1…∑nji∞=1αi1，i2，…，ij∏jτ=1wt－iτ+at(4)式(4)系統(tǒng)的輸出wt包含系統(tǒng)的動態(tài)性能信息，因此參與運(yùn)算的各階子項(xiàng)是αi1wt－i1及∑n2i1=1∑n2i2=1αi1，i2wt－i1wt－i2等．而在式(3)參與運(yùn)算部分是αi....

圖3不同時刻不同模型參數(shù)量的DIC變化圖

http://journal．seu．edu．cn3．3．2DIC準(zhǔn)則的應(yīng)用①與AIC準(zhǔn)則比較．在式(3)～(5)運(yùn)算后，直接獲取模型參數(shù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行最小二乘優(yōu)化處理．②將p減少至Ｒ．一是因?yàn)閰?shù)穩(wěn)健域，二是希望獲得優(yōu)化的最小值．初始實(shí)驗(yàn)已知階數(shù)40～70之間模型參數(shù)混亂，不宜應(yīng)用....

本文編號：3977133