论文摘要
针对一类非线性系统采用传统机理方法难以进行系统辨识,而现代工业大多采用DCS监控生产运行,每天都会产生并存储大量过程数据,提出一种基于数据驱动辨识非线性系统的方法.采集对象的过程I/O数据,采用RBF-NN和LS-SVM两种算法训练网络,构建非线性系统的辨识模型,并将文中所述方法应用于三容水箱液位控制系统.实验结果表明两种算法均具有较好的辨识效果,能够精确预测水箱液位高度,文中所述方法能够适用于复杂非线性系统预测、预报及监测系统的运行.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张婧瑜,艾科勇
关键词: 系统辨识,数据驱动,神经网络,三容水箱
来源: 河西学院学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 非线性科学与系统科学
单位: 兰州石化职业技术学院电子电气工程学院,兰州理工大学机电工程学院
分类号: N945.14
DOI: 10.13874/j.cnki.62-1171/g4.2019.05.004
页码: 18-23
总页数: 6
文件大小: 3887K
下载量: 122
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