【摘 要】
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首先利用最小二乘法对励磁系统线性环节进行了参数辨识,取得了很好的辨识效果,其次针对遗传算法、模拟退火算法以及粒子群算法三种方法的缺点分别进行了改进,将改进后的三种算法应用于非线性励磁系统的参数辨识。通过MATLAB的仿真试验,证明了改进后的人工智能方法能够很好的辨识非线性励磁系统的参数。最后本文应用神经网络对未知具体模型结构的励磁系统进行了系统模型辨识,通过对神经网络的训练来实现对未知具体模型结构
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首先利用最小二乘法对励磁系统线性环节进行了参数辨识,取得了很好的辨识效果,其次针对遗传算法、模拟退火算法以及粒子群算法三种方法的缺点分别进行了改进,将改进后的三种算法应用于非线性励磁系统的参数辨识。通过MATLAB的仿真试验,证明了改进后的人工智能方法能够很好的辨识非线性励磁系统的参数。最后本文应用神经网络对未知具体模型结构的励磁系统进行了系统模型辨识,通过对神经网络的训练来实现对未知具体模型结构的励磁系统的模拟,对神经网络的输出和实际系统的输出比较证明了经过算法训练的神经网络可以较好的模拟未知具体
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