机床与液压
機床與液壓
궤상여액압
MACHINE TOOL & HYDRAULICS
2013年
16期
147-150
,共4页
起竖系统%非线性系统%BP神经网络%模型辨识
起豎繫統%非線性繫統%BP神經網絡%模型辨識
기수계통%비선성계통%BP신경망락%모형변식
Erecting system%Nonlinear system%BP neural networks%Model identification
大型起竖系统是复杂的非线性系统,难以用统一的数学模型表示,因此用Simulink中的液压仿真工具箱Sim-Hydraulics和机械仿真工具箱SimMechanics搭建了起竖系统实物仿真模型,通过仿真获得了辨识数据,然后用改进的BP神经网络进行了模型辨识.验证结果表明,该模型能够预测起竖系统的输出.综合运用实物仿真和神经网络辨识的方法,为大型起竖系统的优化设计和控制策略的验证提供了参考.
大型起豎繫統是複雜的非線性繫統,難以用統一的數學模型錶示,因此用Simulink中的液壓倣真工具箱Sim-Hydraulics和機械倣真工具箱SimMechanics搭建瞭起豎繫統實物倣真模型,通過倣真穫得瞭辨識數據,然後用改進的BP神經網絡進行瞭模型辨識.驗證結果錶明,該模型能夠預測起豎繫統的輸齣.綜閤運用實物倣真和神經網絡辨識的方法,為大型起豎繫統的優化設計和控製策略的驗證提供瞭參攷.
대형기수계통시복잡적비선성계통,난이용통일적수학모형표시,인차용Simulink중적액압방진공구상Sim-Hydraulics화궤계방진공구상SimMechanics탑건료기수계통실물방진모형,통과방진획득료변식수거,연후용개진적BP신경망락진행료모형변식.험증결과표명,해모형능구예측기수계통적수출.종합운용실물방진화신경망락변식적방법,위대형기수계통적우화설계화공제책략적험증제공료삼고.
