网络模型:
xo (k 1) H Wyc (k 1)1Wu(k )1 yc (k ) o(k 1) f (xo (k 1)) y(k )2 Wo(k )
yc (k )
u(k)
o(k 1)
yˆ(k 1)
实时调整权值动态 BP 算法:
2wi (k ) (k )oi (k ) e(k )oi (k )
0.022
R(k ) R(k ) R(k 1)
-0.046
0.0215
0.021
-0.048
0.0205
7.5
8
7.5
8
图 3-5-4 测试数据分析
(a) z x (k) R(k) (b) z y (k) R(k)
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选择并联结构非线性 DTNN 为辨识模型:按拍延迟线+BP 网络
①一轴辨识模型
x 轴(N2,3,1) y 轴(N2,3,1)
x(k 1) Nx[ R(k ), R(k ); W] y(k 1) Ny[ R(k ), R(k ); V]
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② 两轴辨识模型
x(k y ( k
1) 1)
NQR(k), R(k); W2
x y
(k) ( k )
f(x) :对称型 S 函数。
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设 0.6 ,辨识过程见演示。
(1)辨识器输入 u(k):[-0.5 0.5]间随机信号,此时系统是 BIBO 的; (2)仿真对象输出y (k);辨识器 NNI 输出y y1 ;
(3)
E(k)
1 2
e2
(k)
。
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演示