混合优化算法在热工对象系统辨识中的应用研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要系统辨识是控制理论的重要内容，也是控制理论的基础。传统的系统辨识方法多是针对线性系统，对复杂非线性系统的辨识仍然显得比较困难。神经网络的出现为我们提供了新的出路，它也成为解决非线性问题的一种重要途径。RBF神经网络是一种前向反馈网络，具有良好的逼近性和全局最优能力。本文就是以RBF神经网络系统辨识为基础，提出了一种新的混合优化算法，确定了网络中心节点的数量和位置，优化了RBF网络结构，实现了对热工对象系统的动态辨识，达到系统辨识快速性以及精确度的要求。关键词：系统辨识，RB

2、F神经网络，优化算法Systemidentificationisanimportantcontentandfoundationofcontroltheory．Traditionalsystemidentificationwasallaboutlinearsystem，anditisstilltoodifficultforcomplexnonlinearsystemidentification．TherisingofneuralnetworkgivesUSanewwayonsystemidentific

3、ation，anditsoonbecomestobethemainwayonnonlinearsystemproblems．RBFneuralnetworkisakindoffeedforwardnetwork，andithasgoodapproximatingandglobaloptimizationabilities．ThispaperisbasedonRBFneuralnetworksystemidentification,andanewhybridoptimizationalgorithmis

4、raisedtoconfirmtheamountandlocationofnetworkhiddenlayernodes，andithasdoagreatjobonnetworkoptimizationtomeettherequirementsofspeedandprecisiononsystemidentification．Lvxianjie(controltheoryandcontrolproject)DirectedbyproLTianTaoKEYWORDS：systemidentificati

5、on，RBFneuralnetwork，optimizationalgorithmn华北电力大学硕士学位论文摘要系统辨识是控制理论的重要内容，也是控制理论的基础。传统的系统辨识方法多是针对线性系统，对复杂非线性系统的辨识仍然显得比较困难。神经网络的出现为我们提供了新的出路，它也成为解决非线性问题的一种重要途径。RBF神经网络是一种前向反馈网络，具有良好的逼近性和全局最优能力。本文就是以RBF神经网络系统辨识为基础，提出了一种新的混合优化算法，确定了网络中心节点的数量和位置，优化了RBF网络结构，实现了

6、对热工对象系统的动态辨识，达到系统辨识快速性以及精确度的要求。关键词：系统辨识，RBF神经网络，优化算法Systemidentificationisanimportantcontentandfoundationofcontroltheory．Traditionalsystemidentificationwasallaboutlinearsystem，anditisstilltoodifficultforcomplexnonlinearsystemidentification．Therisingofne

7、uralnetworkgivesUSanewwayonsystemidentification，anditsoonbecomestobethemainwayonnonlinearsystemproblems．RBFneuralnetworkisakindoffeedforwardnetwork，andithasgoodapproximatingandglobaloptimizationabilities．ThispaperisbasedonRBFneuralnetworksystemidentific

8、ation，andanewhybridoptimizationalgorithmisraisedtoconfirmtheamountandlocationofnetworkhiddenlayernodes，andithasdoagreatjobonnetworkoptimizationtomeettherequirementsofspeedandprecisiononsystemidentification．Lvxianjie(controltheory