"NARMA-L模型辨识与Simulink仿真文件生成"

辨识NARMA－L模型-simulink仿真文件；1)．辨识NARMA－L2模型 与模型预测控制一样，反馈线性化控制的第一步就是辨识被控制的系统。通过训练一个神经网络来表示系统的前向动态机制，在第一步中首先选择一个模型结构以供使用。一个用来代表一般的离散非线性系统的标准模型是：非线性自回归移动平均模型（NARMA），用下式来表示： 式中，u(k)表示系统的输入，y(k)表示系统的输出。在辨识阶段，训练神经网络使其近似等于非线性函数N。;第3章 基于Simulink的神经网络控制系统 3.1 基于Simulink的神经网络模块3.2 基于Simulink的三种典型神经网络控制系统13.1 基于Simulink的神经网络模块 神经网络工具箱中提供了一套可在Simulink中用来建立神经网络的模块，对于在MATLAB工作空间中建立的网络，也能够使用函数gensim( )生成一个相应的Simulink 网络模块。 23.1. 模块的设置 在 Simulink库浏览窗口的Neural Network Blockset节点上，通过单击鼠标右键后，便可打开如图3-1所示的Neural Network Blockset模块集窗口。图3-1 Neural Network Blockset模块集 在Neural Network Blockset模块集中包含了四个模块库，用鼠标的左键双击各个模块库的图标，便可打开相应的模块库。 31. 传输函数模块库(Transfer Functions) 用鼠标的左键双击Transfer Functions模块库的图标，便可打开如图3-2所示的传输; 在神经网络控制系统中，辨识NARMA-L模型并生成对应的simulink仿真文件是至关重要的一步。NARMA-L模型是反馈线性化控制中使用的一种模型，它用来表示离散非线性系统的前向动态机制。在神经网络控制系统中，首先需要训练一个神经网络来近似表示系统的非线性函数N，其中u(k)表示系统的输入，y(k)表示系统的输出。为了实现这一步，首先需要在Simulink中选择一个模型结构，并使用神经网络工具箱提供的模块来建立神经网络模型。在神经网络控制系统中，建立神经网络模型的第一步是设置模块，在Simulink库浏览窗口的Neural Network Blockset节点上，可以打开Neural Network Blockset模块集窗口，其中包含传输函数模块库等各种模块，可以根据需求选择合适的模块进行设置。 除了建立神经网络模型，还需要进行NARMA-L模型的辨识，并生成对应的simulink仿真文件。这一过程是非常复杂和关键的，需要结合理论知识和实际操作经验来完成。通过训练神经网络，使其能够准确地表示非线性函数N，从而实现NARMA-L模型的辨识。在simulink仿真文件中，将神经网络模型与系统控制器相结合，可以对系统的输入和输出进行模拟和分析，从而进一步优化控制方案和提高系统的性能。 在基于Simulink的神经网络控制系统中，NARMA-L模型的辨识和仿真文件的生成不仅是理论和实践的结合，也是探索和创新的过程。通过理论分析和实际操作，可以更好地理解和把握系统的动态特性，为系统的控制和优化提供可靠的基础和手段。因此，建立神经网络模型、辨识NARMA-L模型并生成simulink仿真文件是神经网络控制系统中至关重要的一环，也是未来研究和应用的重点和挑战。 总的来说，在基于Simulink的神经网络控制系统中，辨识NARMA-L模型并生成simulink仿真文件是非常重要的。通过训练神经网络和模拟仿真，可以更好地理解系统的动态特性，进而优化控制方案，提高系统的性能。这一过程不仅需要理论支持，还需要丰富的实践经验和创新意识，是神经网络控制系统研究和应用的重要环节，也是未来发展的重点和挑战。希望通过不断努力和探索，可以更好地应用神经网络控制系统，推动科技进步和社会发展。