基于前向神经网的时变非线性结构系统辨识快速递推最小二乘法
针对基于前向神经网络的普通递推最小二乘估计存在着自适应跟踪慢和精度低的问题,本文提出了一种可对非线性时变系统进行快速辨识的新方法,因该方法有类似递推最小二乘算法的形式,称其为基于前向神经网络的快速递推最小二乘算法.该算法对传统的递推最小二乘算法的递推方式进行了改变,以更好的跟踪非线性时变系统的动态特性.针对典型的系统辨识仿真算例,通过与现有常用方法的比较研究显示了这种算法具有计算简单、收敛速度快和辨识精度高的良好性能.最后将方法用于一个三自由度时变非线性振动系统,结果同样验证了方法的良好特性.
快速递推 最小二乘算法 非线性时变系统 系统辨识 神经网络 结构系统 非线性振动系统
于开平 董好志
哈尔滨工业大学航天学院,150001 中国电子科技集团公司第38研究所,安徽合肥,230031
国内会议
第九届全国振动理论及应用学术会议暨中国振动工程学会成立20周年庆祝大会
杭州
中文
213-219
2007-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）