Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2010-09-15

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: Scopus、EI、CSCD、ISTIC、PKU

Volume: 50

Issue: 5

Page Number: 777-781

ISSN: 1000-8608

Key Words: 非线性系统;时滞;系统辨识;神经网络

Abstract: 非线性动态系统的建模一直是控制领域的重要问题之一.针对这一问题,特别是包含滞后环节的非线性系统建模问题,提出了一种引入自适应延迟的动态BP(back propagation)学习算法.该算法在传统多层感知机神经网络结构基础上,在网络的第1隐层和输出层分别引入可调节的自适应延迟参数,通过误差梯度对其进行修正,实现了对延迟参数的辨识.仿真结果表明,所提出的方法能够有效实现对非线性滞后系统的辨识,并能够对系统的延迟时间进行准确估计.