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1、1,3-5 非线性动态系统模型与辨识,2,2.离散状态空间表达式,3,3-5-2 神经系统辨识,4,（2）并联型结构,5,以系统M1为例,用串并联型结构辨识、并联型结构辨识，见图3-5-1（a）、（b）,图3-5-1 被辨识系统模型M1两种辨识结构,6,内时延反馈网络 图3-5-2是以Elman网络为辨识器之例，辨识M1型系统。,7,例3-5-1 工程实例,(a)(b)(c)(d),8,（2）模型结构的确定,9,10,11,以一轴辨识结构x轴为例：,12,（3）确定模型参数,13,图3-5-6 辨识结果左图（x轴）右图（y轴）,14,（4）两种辨识结构比较,15,例3-5-2 用内时延反馈网络
2、进行非线性动态系统辨识。,16,17,演示,例3-5-2 用内时延反馈网络进行非线性动态系统辨识手控,18,例3-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识。,19,演示,例3-5-3 用内时延反馈网络进行时变非线性动态系统辨识手控,20,例3-5-4 用非线性DTNN（其中用高斯RBF网络）进行非线性动态系统辨识。,21,辨识过程见演示。,22,演示,例3-5-4 用非线性DTNN（其中用高斯RBF网络）进行非线性动态系统辨识手控,23,例3-5-5 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识。,24,25,演示,例3-5-5 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识手控,26,例3-5-6 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识2。,27,演示,例3-5-6 用PID神经网络进行非线性动态系统辨识手动,
