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基于改进的BP算法的非线性稳定环辨识

娄奥; 姚敏立; 袁丁
中国知网
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摘要

"动中通"伺服系统的稳定环因受齿隙摩擦等因素的影响,表现出较强的非线性特征。标准BP算法对非线性系统虽有较好的辨识效果,但存在网络收敛慢、过程振荡、泛化能力差等缺点。为弥补这些不足,提出了基于累积误差函数梯度的双学习步长的自适应BP算法,以加快收敛、减少振荡,并设置全局误差阈值控制训练次数,进一步提升泛化能力。通过在"动中通"平台上设计实验,验证了改进后算法在收敛性、辨识精度、泛化能力等方面都有明显提升,可以得到非线性稳定环更精确的BP网络模型。

关键词

系统辨识 非线性稳定环 BP神经网络 自适应步长 system identification nonlinear stability loop BP neural network adaptive step size