【摘 要】
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利用人工神经网络并行处理、容错以及任意逼近非线性函数的能力 ,针对感应电机这样一个各项参数随时间和运行状况的不同而变化的非线性系统 ,结合感应电机的外输入非线性自回
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利用人工神经网络并行处理、容错以及任意逼近非线性函数的能力 ,针对感应电机这样一个各项参数随时间和运行状况的不同而变化的非线性系统 ,结合感应电机的外输入非线性自回归滑动平均模型(NARMAX) ,分析了不同人工神经网络 (ANN)结构和算法对系统辨识的影响。仿真实验结果中还看到前向BP网络存在着逼近“饱和”现象 ,即网络只能在一定程度上逼近辨识对象 ,性能指标会趋近于一极限 ,这是有待于进一步研究解决的问题
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