基于神经网络的系统辨识方法研究

"基于神经网络的系统辨识方法研究" 本文主要探讨了系统辨识的经典方法以及神经网络在系统辨识中的应用。系统辨识是理解并建立数学模型以描述复杂系统行为的关键技术。以下是详细的知识点： 1. 阶跃响应法系统辨识：这是一种基础的辨识方法，通过在系统输入端施加阶跃信号，记录并分析系统的输出响应曲线。通过不同的估算方法（如近似法、切线法、两点法、面积法）来确定系统的传递函数，而这些方法通常假设传递函数的结构已知。 2. 频率响应法系统辨识：这种方法涉及施加正弦波激励信号，记录输入输出的幅度和相位差，进而绘制频率特性图。对于稳定系统，可以根据实验数据推算频率响应曲线，有助于理解和设计控制系统。 3. 相关分析法系统辨识：这种方法适用于在线辨识非参数模型，尤其在有噪声干扰的环境下。通过利用输入激励信号与干扰噪声的统计独立性，可以进行有效的辨识，而无需预先了解系统的具体信息。工程实践中，常使用近似白噪声的M序列作为辨识输入信号。 4. 神经网络在系统辨识中的应用：神经网络因其并行处理、自我学习和适应性等特点，广泛应用于模式识别和系统辨识。一种方法是将系统辨识问题转化为模式识别问题，通过神经网络模拟输出的概率分布，提高辨识的直观性和实用性。另一种方法是利用完备状态点概念，结合神经网络集成，实现系统类型和参数的联合辨识，减少对测试信息的需求。 5. 系统辨识的其他方法：除了上述方法，还有多种技术用于系统辨识，包括最小二乘法、递归辨识、卡尔曼滤波等。这些方法在不同的场景和问题中各有优势，可以根据实际需求选择合适的技术。 6. 摘要中的研究重点：论文作者提出了一种基于神经网络的系统辨识新方法，特别是在随机系统和受到噪声干扰的情况下的辨识。通过误差空间的划分，将问题转化为模式识别，同时提出了一种神经网络集成方法，增强了参数辨识的精度和泛化能力。 系统辨识是一个多方法综合运用的领域，结合经典方法和现代技术，如神经网络，可以更有效地理解和建模复杂的动态系统。