Backlash描述函数构建的神经网络迟滞非线性模型

"这篇论文是2012年由赵彤、翟亚伟和禹小姣在青岛科技大学学报（自然科学版）上发表的，属于自然科学领域，主要探讨了基于Backlash描述函数的神经网络迟滞非线性模型的构建方法及其有效性。" 论文的核心在于利用Backlash描述函数来构建一个新颖的迟滞非线性模型，并进一步将其应用于神经网络中，以创建一个神经网络迟滞模型。Backlash描述函数通常用于分析和模拟机械设备中的回差现象，这种现象在许多物理系统中普遍存在，如齿轮啮合、电磁铁等。在这些系统中，输入和输出之间的关系不是即时和单向的，而是具有记忆和依赖历史输入的特性，即非线性的迟滞效应。 首先，论文中提到利用Backlash描述函数的实部和虚部来构建一个数学公式。Backlash描述函数是通过傅里叶变换来表征非线性系统的动态行为，其实部和虚部分别对应于系统的幅度和相位响应。将这两个部分叠加起来，可以形成一个更复杂的函数，这个函数能够更精确地捕捉迟滞非线性的复杂行为。 接下来，作者将这个新构建的迟滞非线性模型的输出作为神经网络的一个输入信号。神经网络作为一种强大的机器学习工具，能够通过学习大量数据来近似各种复杂的非线性关系。将迟滞模型的输出引入神经网络，使得网络能够学习并模拟这种特定的非线性行为，提高了模型对实际系统行为的拟合能力。 实验结果证明了这种基于Backlash描述函数的神经网络迟滞模型的有效性。这表明，该方法不仅可以成功地模拟迟滞非线性，而且可能在控制理论、信号处理以及故障诊断等领域有潜在的应用价值。论文的这一研究为理解和处理具有迟滞特性的系统提供了一种新的途径，对于未来在相关领域的研究具有重要的参考意义。 这篇论文通过结合Backlash描述函数和神经网络技术，提出了一种新的迟滞非线性模型构建方法，该方法在理论上和实践中都显示出了良好的效果，为理解和处理具有迟滞效应的复杂系统提供了新的工具和思路。