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不确定非线性系统模糊建模和神经网络建模方法

更新时间:2019-03-28 点击数:97

不确定非线性系统模糊建模和神经网络建模方法

  空气加热机组源热泵制冷装置计算机仿真技术的研究现状始于20世纪60年代,到目前为止,在建模方法和仿真算法方面已经有了长足的发展。


  建立精确的系统模型是系统仿真的核心。主要有两种方法:机构建模和识别建模。机构建模基于实际系统的工作原理。根据能量守恒、质量守恒和动量守恒定律,空气加热机组建立了描述其物理过程的方程。通过引入系统的边界条件和初始条件来求解该方程,得到了能正确反映系统工作特性的数学模型。

  这种建模方法通常可以保证结论的定性正确性。由于建模过程中的假设和简化,有时不能满足较高的精度要求。识别建模是对被测系统的各种输入输出数据进行仿真。采用系统辨识技术和辨识算法建立系统模型。根据系统特性的不同,可分为线性和非线性系统辨识、动静态系统辨识、空气加热机组连续和离散系统辨识等。


  主要包括实验设计、结构识别、参数估计、第一章介绍和模型试验。空气加热机组线性系统辨识,包括最小二乘法、卡尔曼滤波法和极大似然法,已经得到了很好的发展。非线性系统辨识中有许多理论问题需要解决。一个完整的科学体系尚未形成,尚处于研究具体体系的阶段。


  近年来,模糊建模和神经网络建模方法得到了迅速发展,并已在不确定非线性系统建模中得到应用。

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