闭环非线性对象辨识的模糊和神经网络方法

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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. The identification of closed-loop system is a subject that has received much attention in China in recent years. Based on the historical data of closed-loop objects, the fuzzy model is used to construct the initial model of the system to overcome the difficulties caused by the closed-loop data sparse to the system identification. Based on the field data, OLS algorithm is used to correct the initial model to improve the system identification accuracy . Applying this method to the actual data of a certain ammonia process gives a good identification result.
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