基于一般化学习网络的非线性系统预测、辨识及内模控制方法研究的开题报告_第1页
基于一般化学习网络的非线性系统预测、辨识及内模控制方法研究的开题报告_第2页
基于一般化学习网络的非线性系统预测、辨识及内模控制方法研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于一般化学习网络的非线性系统预测、辨识及内模控制方法研究的开题报告一、研究背景与意义非线性系统在现实生产、生活中广泛存在，其特殊性质与复杂动态使得非线性系统建模、控制和预测变得困难。因此，非线性系统的研究一直是控制理论、工程技术领域中的热点问题，也是当前研究的一个重要方面。一般化学习网络（GeneralizedLearningNetwork,GLN）是一种用于建模非线性系统的神经网络模型，具有优异的建模能力。相对于传统神经网络模型，GLN模型具有更强的自适应性能和更高的预测精度，因此受到广泛的关注。本研究旨在通过基于GLN模型的非线性系统预测、辨识及内模控制方法的研究，探究GLN模型在非线性系统控制中的应用，提高非线性系统的建模和控制能力。二、研究内容与方法（一）研究内容1.GLN模型简介及特点2.基于GLN模型的非线性系统预测方法研究3.基于GLN模型的非线性系统辨识方法研究4.基于GLN模型的内模控制方法研究（二）研究方法本研究主要采用理论研究与实证分析相结合的方法，具体包括以下步骤：1.深入研究GLN模型的基本原理及其特点，掌握其建模方法和应用范围；2.基于GLN模型设计非线性系统预测算法，并进行数学建模和仿真实验；3.建立非线性系统模型及采集实验数据，利用GLN模型进行非线性系统辨识，并验证GLN模型的准确性及预测能力；4.根据所得到的GLN模型内部特点和建模能力，设计相应的内模控制策略，并进行控制系统的建模及仿真实验。三、预期研究成果与创新点1.建立基于GLN模型的非线性系统预测、辨识及内模控制方法；2.采用GLN模型对非线性系统进行建模定位，提高系统建模精度及预测能力；3.探究非线性系统内模控制的关键问题，提出相应的内模控制策略，提高系统控制精度与鲁棒性。四、研究计划及进度安排1.阅读相关文献，深入研究GLN模型并了解非线性系统的基本理论，完成文献综述及理论分析，预计时间为2个月；2.建立非线性系统预测模型，进行仿真实验并评估预测精度，预计时间为3个月；3.采集系统实验数据，根据GLN模型进行非线性系统辨识，验证GLN模型的准确性，预计时间为3个月；4.设计内模控制策略，并对算法进行仿真实验，分析系统的控制精度、稳定性和鲁棒性，预计时间为4个月；5.撰写研究报告，完成相关论文的投稿及发表，预计时间为1个月。五、研究意义本研究可推广应用于工程技术领域中，具有重要的实际意

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论