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非線性系統辨識模型的狀態分析研究
來源:本站 作者:匿名 發布:2014/10/27 修改:2014/10/27
隸屬:電機知識 點擊:423

 非線性系統辨識模型分為狀態-輸出模型和輸入-輸出模型,本文采用狀態-輸出模型.由于需要構成遞歸結構來反映系統的動態行為,要用到模型的自身反饋,所以把這類模型稱為遞歸狀態-輸出模型:窯內執行機構包括加熱閥、噴濕閥、排潮閥和風機,加熱器是開關型的,用于升高窯內溫度,噴濕閥和排潮閥用來調節窯內的濕度,風機用來加快窯內空氣的流速(在本實驗中采用風機全速運行)。檢測裝置包括兩個溫度傳感器,兩個濕度傳感器和六個木材含水率傳感器。在產生辨識數據時,給窯內施加持續的階躍信號,包括加熱、噴濕和排潮(由于風機采用全速運行,所以在實驗中不予考慮),同時采集窯內的溫度、濕度和木材含水率等數據,這樣就得到了用于辨識的輸入-輸出數據對.

  在研究過程中,以水曲柳為實驗樹種,初始含水率為67%,纖維飽和點為30%,終含水率為8.3%.采集兩窯干燥數據,第一窯數據用于訓練神經網絡,第二窯數據用于驗證得到的神經網絡模型。木材干燥的全過程大致可以分為三個階段:預熱階段、等速干燥階段(含水率在纖維飽和點以上)和減速干燥階段(含水率在纖維飽和點以下),每個階段的水份蒸發機理不同,所以相應的模型也不同.在等速干燥階段,干燥曲線(含水率隨時間的變化關系)大致呈線性,所以模型相對簡單;而減速干燥階段的模型比較復雜,為此本文主要針對減速干燥階段的模型進行辨識.


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