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由于伺服系统中存在的非线性和不确定性，难以用传统的方法进行建模，本文采用神
经网络通过函数逼近完成非线性系统的在线辨识。结合文中提出的径向基网络，通过对某转台伺服系统的仿真，验证了本文提出方法的可行性和有效性。
与传统非线性辨识方法不同的是，神经网络辨识[1][5]不需要预先建立实际系统的辨识格
式，利用神经网络所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力，通过直接学习系统的输入输出数据对，使得所要求的误差函数达到最小，从而归纳出隐含在系统输入输出数据中的关系，实际系统的非线性和不确定性通过网络学习反映在网络的权系数矩阵上。基于BP 网络的系统辨识虽然在理论上也是可行的，但是由于其学习效率低，收敛速度慢，易陷于局部极小状态，从而限制了其在实际中的应用效果。而RBF 网络可以将某一知识存储于局部神经元中，是一种典型的局部逼近神经网络，学习速度快，并且隐含层神经元数目可以在训练中自动获得，有效的弥补了BP 网络的缺陷。
经网络通过函数逼近完成非线性系统的在线辨识。结合文中提出的径向基网络，通过对某转台伺服系统的仿真，验证了本文提出方法的可行性和有效性。
与传统非线性辨识方法不同的是，神经网络辨识[1][5]不需要预先建立实际系统的辨识格
式，利用神经网络所具有的对任意非线性映射的任意逼近能力，通过直接学习系统的输入输出数据对，使得所要求的误差函数达到最小，从而归纳出隐含在系统输入输出数据中的关系，实际系统的非线性和不确定性通过网络学习反映在网络的权系数矩阵上。基于BP 网络的系统辨识虽然在理论上也是可行的，但是由于其学习效率低，收敛速度慢，易陷于局部极小状态，从而限制了其在实际中的应用效果。而RBF 网络可以将某一知识存储于局部神经元中，是一种典型的局部逼近神经网络，学习速度快，并且隐含层神经元数目可以在训练中自动获得，有效的弥补了BP 网络的缺陷。
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