13,2基于神经网络的系统辨况 5)辨识系统中的脓线性模型 神经网络作系统辨识，主要用于非线性辨识和自适应。 由于非线性系统在能控性、能观性、负反馈调节、状态观 测器设计等方面还没有成熟的作法。难度是非线性系统的 辨识模型和控制模型不易选取，为此，用神经网络辨识非 线性系统必须作一些假设限制： √被控对象具有能控性、能观性。 √对所有可能的输入控制量U,被控对象的输出y存在并 有界。 √在辨识模型中的神经网络允许一个或几个不同的神经 网络结构用于被控对象。 √辨识模型的基本结构为包会神经网络的串一并联结构。5）辨识系统中的非线性模型 神经网络作系统辨识，主要用于非线性辨识和自适应。 由于非线性系统在能控性、能观性、负反馈调节、状态观 测器设计等方面还没有成熟的作法。难度是非线性系统的 辨识模型和控制模型不易选取，为此，用神经网络辨识非 线性系统必须作一些假设限制： ✓被控对象具有能控性、能观性。 ✓对所有可能的输入控制量u，被控对象的输出y存在并 有界。 ✓在辨识模型中的神经网络允许一个或几个不同的神经 网络结构用于被控对象。 ✓辨识模型的基本结构为包含神经网络的串—并联结构。 13.2 基于神经网络的系统辨识