CAJ | 학술논문

针对汽车燃油加热器具有滞后、系统外部不确定扰动引起时变，且难以确定数学模型的特征，本文设计了一种基于神经网络的系统辨识器NNI，采用三层前向神经网络和反向传播学习算法，提出一种引入先验知识的学习策略，构建了知识先导学习模型，对辨识器进行了仿真实验研究。通过仿真实验与普通辨识器相比，引入先验知识的神经网络辨识器NNI减小了系统的辨识误差，具有良好的响应特性，是解决具有时变不确定性、纯滞后等系统辨识问题的有效方法。
침대기차연유가열기구유체후、계통외부불학정우동인기시변，차난이학정수학모형적특정，본문설계료일충기우신경망락적계통변식기NNI，채용삼층전향신경망락화반향전파학습산법，제출일충인입선험지식적학습책략，구건료지식선도학습모형，대변식기진행료방진실험연구。통과방진실험여보통변식기상비，인입선험지식적신경망락변식기NNI감소료계통적변식오차，구유량호적향응특성，시해결구유시변불학정성、순체후등계통변식문제적유효방법。