导语：本文运用神经网络对气动伺服系统的模型进行辨识，探讨RBF神经网络辨识原理及其与参数估计法的区别。摘要：本文利用神经网络方法对气动伺服系统进行模型建立和辨识分析，重点研究RBF神经网络在气动伺服系统中的应用特点，并与传统参数估计方法进行比较。通过实验验证，证明了该方法能够准确地建立气动伺服系统的数学模型。关键词：神经网络；气动伺服系统；RBF网络；参数估计法引言：由于其可压缩性、低粘度和热敏性等特点，使得气动伺服系统的特性难以精确掌握。本文旨在探讨如何利用神经网络技术来克服这些挑战，并提供一个有效的建模方案。
神经网络辩识与参数估计法的区别
本质上，两者都是为了通过输入输出信号来构建能反映系统特性的模型，但它们在灵活性和适用范围方面有所不同。神经网络更具自学习能力，可以逼近任意非线性函数，而参数估计法仅限于多项式拟合，因此可以看作是参数估计法的一种推广。
RBF 网络模型
RBF（径向基函数）网路因其简单、快速收敛、高精度而被广泛应用于单输出SISO非线性系统的建模。在RBF网路中，每个隐节点按照径向基函数规律输出，其结构图如图I所示。
基于RBF 网络的辨识原理
任意SISO非线性系统都可以表示为式（3）。在使用RBF网路时，将前一时刻及前几次输出作为输入向量，用样本数据训练权值，以表征被辨识对象固有特征。
基于RBF 网络模型开关阀控气体位置伺服器实践认证
由于开关阀控气体位置伺务器是三阶非线性闭环控制对象，本文采用同样的策略设计并训练了相应数量隐层节点数目的21个隐藏单元组成的一个20-10-1型全连接前馈二分类波尔兹曼机(RBM)基于BP算法优化隐藏单元之间连接权重矩阵W到最小化误差平方差E总。
结论：
隐节点数目过少导致反映实际对象差异较大。
实时采样处理对于提高准确度至关重要。
RFB 神經網絡對於開關閥控氣體位置服務器系統進行識別是一種適宜之選。此外，由於當時技術限制，我們並未能將實際測試數據與預測數據進行直接比較，因此我們只能通過圖形表示來展示這兩者的相似程度。
