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哪里买微挖塔城80挖掘机价格挖机机小挖机 小型农用振动掘削土壤参数在线辨识研究
x(n)ffi—alx(n一1)一a2x(n一2)+扫lF(帕 ．(4-28)
振动掘削土壤参数在线辨识是利用SVM方法从振动掘削土壤参数系统输入输出变
化的数*据序列中辨识出对象的数学模型，使得辨识模型的输出量伽)和被辨识系统的输出
工(厅)尽量接近，即保持x(n)与i(n)之差e(n)，即P(甩)=工(n)一是(厅)尽量小。
对于式(4—28)的振动掘削土壤参数线性系统辨识主要就是要辨识出该系统的参数
口l、口2和6l。根据液压挖掘机振动掘削土壤过程的实际情况，取一组红砂土典型数*据
alffi一2．7325000 X lo．7， a2=4．37250000 X lo-9， bl=2．7076000×10吖以及j钉(疗)=
lOsin(15pn)+10[0．5+sin(20pn)]sin[14pn+sin(30pn)]，以砌一1)、工O一2)和尺n)为SVM输入
训练向量，工(帕为SVM输出训练向量，生成了包含500个样本的数*据集，选择200个样
本作为训练样本，其余的样本用来测*试系统模型的性能，采用线性内核(内核函数七魄，
劫=∞‘劫)的LS—SVM算法训练支持向量机，仿真过程结果如图4-8---图4-11所示。
1一样本输出：2-LS—SⅥ订的输出
联系方式:
杨先生：
l一样本输出；2-LS．SVM的输出
图4-10测*试集的拟合情况
从图4--8"-'-图4-II所示的仿真结果可以看出，支持向量机的建模精度和泛化能力是
很高的，所得的更大训练误差为0．14ram(此时相对误差约为1．10％)，更大测*试误差是
-0．14ram(此时相对误差约为．1．05％)。
57 四章振动掘削土壤参数在线辨识研究
图4-11测*试集的误差曲线
在样本数为100的仿真中，LS—SVM参数均为C=550000，在样本数为200的仿真
中，LS．SVM参数均为C---55000；线性神经网络：e=O．0001。
表4．1 LS—SVM和线性神经网络的系统辨识结果对比
从表牛l可以看出在样本个数为100时，线性神经网络辨识的参数与系统参数相差
甚多，而在样本数为200时，神经网络进行辨识的参数精度却很大地提高，甚至辨识的
参数精度会更优于SVM辨识的结果，SVM和LS．SVM在样本数为100和200时，进行
辨识得到的参数都比较接近系统参数，前后变化不大，这正说明了以经验风险更小化为
学习规则的神经网络的性能对样本数*据的依赖性强，而以结构风险更小化为学习规则的
SVM能在学习精度得到保*正的情况下，控制训练样本的容量，这也就是SVM优于神经
网络的更大之处。另一方面，在优化过程中，以均方值为损失函数的Ls—SVM算法比
SVM算法具有更小的误差和更好的辨识能力，更能适合于动态系统的辨识。
联系方式:
杨先生：
以上分析和仿真实例中可看出支持向量机具有很大的优点，理论基础非常清晰，应
用中得到的结果也很好。它本身所具有的学习能力可以胜任线性系统的辨识任务，在辨
识时能够根据训练数*据自动选择模型的结构和复杂度，能控制模型的精度和泛化能力，
理论上能够保*正模型的正确性而无需进行验*正，用于动态系统辨识有很大的潜力。 四章振动掘削土壤参数在线辨识研究
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