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一种新的ARX模型在磁悬浮系统建模中的应用 被引量:5

Application of new ARX model to identification for magnetic levitation control system
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摘要 采用一种新的ARX模型(RBF-ARX模型)对磁悬浮系统进行离线建模,讨论了RBF-ARX模型的原理、结构的选取、模型参数辨识和RBF参数优化等问题。文章分别采用不同的序列作为状态变量,分别建立RBF-ARX模型,并分析了各模型的性能及可靠性。模型的预测输出和仿真结果,证实了RBF-ARX模型在非线性系统建模和辨识中的有效性。通过与ARX模型的比较,证明了RBF-ARX模型在非线性系统建模中效果更好。 This paper focuses on the modeling of magnetic levitation control system using RBF-ARX model,also discuses the principium of RBF-ARX model,model structure design,model parameters identification,parameter optimization and so on.Finally, the authors have used different series as state variable,established the RBF-ARX model separately and analyzed the reliability and performance of the model respectively.The results of simulation studies finally show the effectiveness of RBF-ARX model for the modeling and identification of nonlinear systems.In contrast to ARX model,RBF-ARX model is good at modeling of nonlinear systems.
作者 侯海良 彭辉
出处 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第29期196-200,213,共6页 Computer Engineering and Applications
基金 国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60443008)
关键词 磁悬浮系统 模型预测控制 RBF-ARX模型 结构化非线性参数优化策略 magnetic levitation systems model-based predictive control RBF-ARX model Structured Nonlinear Parameter Optimization Method(SNPOM)
  • 相关文献

参考文献4

  • 1GML系列磁悬浮系统实验指导书固高科技(深圳)有限公司,2004.
  • 2Peng Hui,Ozaki T,Toyoda Y,et al.RBF-ARX model-based nonlinear system modeling and predictive control with application to a NOx decomposizition process[J].Control Engineering Practice,2004,12:191-203.
  • 3Peng Hui,Ozaki T,Haggan-Ozaki V,et al.A parameter optimization method for radial basis function type models[J].IEEE Transactions on Neural Networks,2003-03:432-438.
  • 4Marquart D.An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameter[J].SIAM J Appl Math,1963,11:431-441.

同被引文献26

引证文献5

二级引证文献6

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