基于神经网络的非线性气动弹性系统辨识

• 作者: 冀然 窦立谦
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 非线性气动弹性系统 模糊小波神经网络 滑模算法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 236-241
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.043

摘要

由于气动弹性系统的非线性和不确定性的存在,传统的辨识方法在工程中难以满足.针对这种情况提出了一种模糊小波神经网络(FWNN)辨识方法.首先,采用区间2型模糊逻辑系统和小波神经网络结合构建FWNN网络结构,能够较好地逼近具有不确定性的非线性AE系统;然后,考虑到辨识的快速性和准确性,系统采用一组模糊IF-THEN规则,对模糊后件采用单隐层小波神经网络结构;参数学习采用基于Lyapunov稳定性的滑模学习算法,保证系统存在参数不确定的情况下,辨识误差能更快地收敛.最后,对结构非线性二元翼段进行仿真研究,验证了该模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	窦立谦	天津大学电气与自动化工程学院	33	277	9.0	15.0
2	冀然	天津大学电气与自动化工程学院	2	4	1.0	2.0