计法的区别。针对实际系统，设计了神经网络辨识模型实验明该方法建立的模型是正的71 1引言气体的，压缩性低粘度和热敏性使气动饲服系统的特性不易掌握，归纳起来气动伺服系统有以下几个特点种非线性函数，参数估计法仅采用多项式，因此，从某种意义上可以说神经网络辨识是参数估计法的推广和改进。
神经网络辨识的效果与所选用的区模型和权值的求算方法有关，在各种神经网络模型中，耶，时变性即系统参数不是定常的，是随时间改变的而且在运动过程中，参数与位置有关。
2热敏性系统特性温度影响严重。
3压敏性系统特性受气源压力波动影响较大。
4非线性气体的大压缩性和执行机构的摩擦力使系统特性呈严逼的非线忭。
8以8咖1网络结构简单学习收敛精度高，非常，合笮输出系统的辨识建核1因此木文选择该模型来对开关阀控气动伺服系统进行辨识3.
3只份网络模型阳网络模型只1隐，1输出。每个隐这些特点使气动伺服控制系统的模型不易得到，给气动何服系统的控制带来许多困难。被控系统的数学模型对系统的分析和控制非常重要。建立动态系统数学模型的方法有机理建模和实验建模。辨识建模方法有阶跃响应法频率响应法和分析法和矣数估计法1.近年来，神经网络研究所取得的进展为动态系统辨识提供了新方法，已有许多成功应用的报道1 2神经网络辩识与参数估计法的区别从本质上讲，两者是相同的，都是利用输入输出信迎过臬种兑法求得能反映系统特性的模型都是采用拟合的方法。不同的是，神经网络比参数估计法更4活，能汹近任总非线忭函数，反映任意非线性系统的特性。具有自学习和记忆能力；神经网络采用的是各节点都按邢的规律输出，1.
网络输出辨识模型与实际对象相差较大。
编辑张新龙X输入向量；C1第。个隐卞点讨应的只8中心，厂闲数通常为0沾型函数，即4基于KBF网络的动态辨识原理ut系统的输输出用版1络辨识时。迎常选，系统输入，时刻前1值和输出时刻前个伉作为1；训网络的输入向量。采用学习算法用样本对只8网络进行训练训练斤的权1征行被辨只系洗的固特征，训练时。指标数柞木值；v册网络输出值V学4速率因5基于881网络模型的开关阀控气动位置伺由机理分析建模可知4，开关阀控气动位置何服系统是阶系统。因此设计2的1神经网络模咽来辨识此类系统最大最小值之叫此取值。采取式45的算法求得各隐节点的权位51.
输出。曲线1为实小输出。曲线2为模型仿讧输出从同知两齐芾木吻合。这灰明所建模型圮止确的，6结论服系统逃行了辨识研宄，出几点结论1诎神经网络的隐节点个数不宜太少，否贝1
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