非线性动态系统模型与辨识

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1、3-5 非线性动态系统模型与辨识非线性动态系统模型与辨识12. 离散状态空间表达式离散状态空间表达式 23-5-2 神经系统辨识神经系统辨识 3 （2）并联型结构 4以系统M1为例 用串并联型结构辨识、并联型结构辨识，见图3-5-1（a）、（b） 图3-5-1 被辨识系统模型M1两种辨识结构5 内时延反馈网络 图3-5-2是以Elman网络为辨识器之例，辨识M1型系统。6 例例3-5-1 工程实例 (a) (b) (c) (d)7（2） 模型结构的确定 8910以一轴辨识结构x轴为例： 11（3）确定模型参数 12图3-5-6 辨识结果左图 （x轴）右图（y轴）13（4） 两种辨识结构比较14

2、例例3-5-2 用内时延反馈网络进行非线性动态系统辨识。 1516演示演示例例3-5-23-5-2 用内时延反馈网络进行非线性动态系用内时延反馈网络进行非线性动态系统辨识统辨识手控手控17 例例3-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识。 18演示演示例例3-5-33-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识态系统辨识手控手控19例例3-5-4 用非线性DTNN（其中用高斯RBF网络）进行非线性动态系统辨识。20辨识过程见演示。21演示演示例例3-5-43-5-4 用非线性用非线性DTNNDTNN（其中用高斯其中用高斯RBFRBF网络）网络）进行非线性动态系统辨识进行非线性动态系统辨识手控手控22例例3-5-5 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识。2324演示演示例例3-5-53-5-5 用用PIDPID神经网络进行非线性动态系统神经网络进行非线性动态系统辨识辨识手控手控25例例3-5-6 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识2。 26演示演示例例3-5-63-5-6 用用PIDPID神经网络进行非线性动态系统神经网络进行非线性动态系统辨识辨识手动手动27