网站架构图用什么做,网站百度秒收,h5小程序开发多少钱一天,wordpress更改导航栏样式目录 #x1f4a5;1 概述 #x1f4da;2 运行结果 #x1f389;3 参考文献 #x1f308;4 Matlab代码、Simulink仿真实现 #x1f4a5;1 概述
本文为具有反馈非线性的LTI系统提供了一种非线性识别方案#xff0c;这取决于输入和LTI系统输出。对于MEMS来说尤其如此#… 目录 1 概述 2 运行结果 3 参考文献 4 Matlab代码、Simulink仿真实现 1 概述
本文为具有反馈非线性的LTI系统提供了一种非线性识别方案这取决于输入和LTI系统输出。对于MEMS来说尤其如此其中静电场取决于位移和输入电压。事实上该算法只需要矩阵反演和奇异值分解使得使用识别方案进行在线估计成为可能。除了顺序之外也没有其他关于系统的先验知识。
针对具有非线性反馈的线性时不变LTI系统的非线性辨识可以考虑以下方案
1. 基于外部激励的非线性辨识方法该方法通过输入具有特定特性的激励信号来辨识非线性系统的特性。常见的方法包括频域方法、时域方法和小波变换方法等。通过对输入输出信号进行分析和处理可以得到系统的非线性函数形式或建立非线性模型。
2. 基于反馈误差的非线性辨识方法该方法通过对反馈信号进行特定处理利用反馈误差的信息来辨识非线性系统。常见的方法包括反馈线性化方法、逆模型控制方法和滑模控制方法等。这些方法通过调整系统的反馈环节使得系统能够近似线性化并且可以提取非线性的模型参数。
3. 基于神经网络的非线性辨识方法神经网络是一种强大的工具可以用于模拟和辨识非线性系统。通过将神经网络结构应用于系统的输入和输出数据通过训练网络可以得到非线性系统的近似模型。常见的方法包括多层感知器MLP和径向基函数神经网络RBFNN等。
无论使用哪种方法非线性辨识的关键是选择合适的激励信号、提取适当的特征并选择合适的辨识算法。同时需要注意辨识过程中的数据采集和预处理以及模型验证和优化的过程。
需要根据具体的系统和问题选择适合的非线性辨识方法并依据具体情况进行调试和优化。同时参考相关文献和领域专业知识能够进一步提供详细而准确的指导。 2 运行结果 部分代码
function plot_nl(model_params, u_max, V_L, V_R), if nargin 1, disp(USAGE: plotnl(model_params, u_max)); end; phi_max asin(2*model_params.d0/model_params.bm); phi_max 9/10*phi_max; if nargin 2, u_max 200; end; if nargin 3, V_L -500; V_R 500; end; y_vec linspace(-phi_max, phi_max,100); u_vec linspace(-u_max, u_max, 3); yout zeros(length(u_vec), length(y_vec)); for h 1:length(u_vec), for k 1:length(y_vec), yout(h,k) sfunmoment([],[],[u_vec(h), y_vec(k), V_L, V_R], 3, model_params); end; end; figure; plot(y_vec, yout, b); set(gca, FontSize, 16); grid on; xlabel(Input --, FontSize, 18); ylabel(Output --, FontSize, 18); title(Function Plot, FontSize, 20);
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3 参考文献 部分理论来源于网络如有侵权请联系删除。 [1]辛博鹏,刘顺,Yutaka WATANABE.基于非线性反馈积分滑模控制的船舶航向自动舵设计[J].中国航海,2022,45(01):63-6572.
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4 Matlab代码、Simulink仿真实现
