小波网络在非线性系统辨识中的应用

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1、上海交通大学硕士学位论文小波网络在非线性系统辨识中的应用姓名：曹振宇申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：屈卫东20050201上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担学位论文作者签名曹振宇日期2005年2月27日3上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论

2、文作者完全了解学校有关保留使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密在年解密后适用本授权书本学位论文属于不保密请在以上方框内打学位论文作者签名曹振宇指导教师签名屈卫东日期2005年2月27日日期2005年2月27日4上海交通大学硕士学位论文小波网络在非线性系统辨识中的应用摘要目前传统的系统辨识方法对于实际应用中更为普遍的非线性时变系统辨识存在一定困难而神经网络具有强大的非线性处理能

3、力在理论上能以任意精度实现非线性映射因此成为非线性系统辨识的有效手段之一本文拟针对神经网络在非线性系统辨识方面的应用作一些具体的尝试本文采用的神经网络为小波网络由于小波网络与普通的前向网络相比具有网络结构和参数的确定有理论依据及收敛速度快精度高等诸多优越性因此小波网络受到越来越多的重视应用也日益广泛本文将对几种典型的小波网络及其算法进行介绍鉴于小波网络现有的学习算法以梯度类算法为主这种算法虽然结构清晰而且计算量小但数学本质决定了其存在着收敛速度极慢等问题因此本文提出了一种新的小波网络混合学习算法通过将DLS算法与最小二乘算法有机结合在一起有效的改进了网络的学习收

4、敛速度和精度随后本文将遗传算法引入小波网络利用其全局搜索能力来确定网络的最佳结构即最佳小波元节点数本文对影响遗传算法性能的主要因素进行了详细研究给出了一个比较合适的适应度函数计算方法并确定了适当的遗传操作算子在此基础上给出了网络结构的遗传优化算法5上海交通大学硕士学位论文本文还对基于状态空间的小波网络非线性系统辨识模型进行了研究将描述系统内部状态的状态变量引入小波网络建立了基于状态变量的小波网络辨识模型其辨识方法是非参数型的主要是通过对输入状态输出方式的辨识来跟踪系统动态特性模拟系统行为最后本文将小波网络应用于航空发动机故障诊断给出了发动机系统故障与传感器故障检

5、测与分离的小波网络模型并进行了仿真研究然后对模型进行了进一步的推广使之能够判断系统发生何种已知故障关键词系统辨识小波网络遗传算法状态空间故障诊断6上海交通大学硕士学位论文NONLINEARSYSTEMIDENTIFICATIONBASEDONWAVELETNEURALNETWORKSABSTRACTItisdifficultforthetraditionalmethodsofsystemidentificationtoidentifythenonlineartime-varyingsystems.Duetotheirabilityofnonlinearproce

6、ssing,neuralnetworkshavebeenwidelyusedintheareaofsystemidentification.Theneuralnetworksinthispaperwefocusonarewaveletneuralnetworks(WNN).Becauseoftheiradvantagesofrapidconvergenceandhightrackingaccuracy,WNNholdmuchinterestnow.SeveraltypicalWNNwiththeircorrespondingalgorithmsaredescri

7、bedhere.ConsideringtheexistinglearningalgorithmsofWNN,mostofwhicharebasedongradient-descenttypealgorithms,havethecommondisadvantageofextremelyslowconvergence,weproposeanewhybridlearningalgorithmwhichcombinestheDavidonLeastSquares(DLS)withLeastSquaresmethodstoimprovethetrackingaccurac

8、yandspeedupt