闭环非线性对象辨识的模糊和神经网络方法

摘要

闭环系统的辨识是近年来在国内很受重视的研究课题.本文基于闭环对象的历史数据,采用模糊方法构造系统的初始模型,以克服闭环数据稀疏给系统辨识带来的困难,并基于现场数据,采用OLS算法对初始模型进行修正,以提高系统的辨识精度.将这种方法应用于某合成氨过程的实际数据,得到了良好的辨识效果.