Параметрическая идентификация нелинейный модели на примере натриевой лампы высокого давления

Опубликовано 18.12.2021 в 23:14
УДК: 621.3

Поставлена задача и разработан алгоритм нейросетевой параметрической идентификации нелинейных динамических моделей объектов с проведением на модели вычислительного эксперимента путем вариации идентифицируемых параметров, формированием на его основе обучающих выборок, последующим последовательным обучением двух нейронных сетей, осуществляющих биективное отображение параметров исходной модели в выходные переменные второй нейронной сети. Проведена оценка эффективности предложенного алгоритма на примере параметрической идентификации нелинейной модели натриевой лампы высокого давления.

PARAMETRIC IDENTIFICATION OF NONLINEAR MODEL: A STUDY OF HIGH-PRESSURE SODIUM LAMP

The problem was posed and an algorithm developed for neural network parametric identification of nonlinear dynamic models of objects with a computational experiment on the model by varying the identified parameters. The training samples were formed on its basis, followed by sequential training of two neural networks that bijectively map the parameters of the original model into the output variables of the second neural network. The efficiency of the proposed algorithm is estimated using the example of parametric identification of a nonlinear model of a high-pressure sodium lamp.

Библиографический список
Выходные данные статьи: Волков А. В., Семенов А. Д., Семяхина Е. Д. Параметрическая идентификация нелинейный модели на примере натриевой лампы высокого давления [Электронный ресурс] // Огарев-online. – 2021. – №14. – Режим доступа: https://journal.mrsu.ru/arts/parametricheskaya-identifikaciya-nelinejnyj-modeli-na-primere-natrievoj-lampy-vysokogo-davleniya