[发明专利]基于六阶B－样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法有效
| 申请号： | 201911152256.3 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110824922B | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 张治国;施博文 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 成都立信专利事务所有限公司 51100 | 代理人： | 冯忠亮 |
| 地址： | 610054 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于六阶B‑样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法。解决史密斯预估器模型精度低，对干扰抑制不理想的问题。通过对被测对象建立微分方程并进行离散化处理，得到系统状态量的采样间隔与六阶B‑样条小波神经网络的学习样本，在确定神经网络结构、输入层权值和隐层函数、节点数后进行迭代训练得到输出层权值向量和神经网络表达式，从而得到史密斯预估补偿器的数学模型。本发明可对非线性被控对象建模，且能有效提高过程模型的精度，同时，小波神经网络频带有限的特点，使其对干扰的抑制效果理想。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样条小波 神经网络 史密斯 预估 补偿 方法 | ||
【主权项】：
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