[发明专利]基于CNN-ARX模型的直线一级倒立摆系统建模方法及模型有效
| 申请号： | 201911302533.4 | 申请日： | 2019-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN111144052B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 彭辉;吴锐;童立;张丁匀 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 马强;王娟 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑ARX模型的直线一级倒立摆系统建模方法及模型，倒立摆是一类强非线性、不稳定的较为复杂的系统，系统精确的机理数学模型难以获得，可以采用CNN‑ARX模型来描述该类系统的动态特性。本发明运用卷积神经网络(CNN)技术、局部线性化方法以及状态相依ARX模型构建CNN‑ARX模型结构，并通过RMSProp算法优化卷积神经网络的参数，采用随机失活技术(dropout)将卷积神经网络隐含层的输出随机归零，降低节点间的相互依赖性，减小模型过拟合的风险。本发明可以提高该类倒立摆系统辨识模型的预测精度和鲁棒性，具有较高的实用价值和应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn arx 模型 直线 一级 倒立 系统 建模 方法 | ||
【主权项】：
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