对Preisach类的迟滞非线性神经网络建模
赵新龙[1] 谭永红[2]
[1]上海交通大学电子信息学院自动化系,上海200030 [2]桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室,广西桂林100080
摘 要:
为了消除迟滞非线性对系统的不良影响，本文利用神经网络对Preisach类的迟滞非线性进行建模：通过引入一个特殊的迟滞因子，将多映射的迟滞非线性转换成——映射，然后建立了基于神经网络的迟滞非线性模型．该模型结构简单，简化了辨识过程，可以调整神经网络权值以适应不同条件下的迟滞辨识．最后，应用该方法对压电执行器中的迟滞非线性建模，并与KP模型进行了比较． (共5页)
学科分类:
TP20[工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 一般性问题]
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