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上传时间: 2021-11-01 10:38:14
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为了解决系统状态变量不宜直接测量的问题,利用神经网络能对任意函数逼近的原理,采用 RBF神经网络针对标准单输入、单输出系统,利用可测变量为输入量,在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器。系统状态观测误差是收敛有界的,并且该界与神经网络权值逼近误差有关,合理设计神经网络参数,将该观测器应用于起重摆角子系统,利用小车位置变量为输入量,实现对吊重摆角速度的现场软测量。仿真研究的结果表明,神经网络观测器具有良好的快速响应性,其观测时间小于1 s;当系统存在建模误差和参数摄动时,神经网络观测器能较好地适应