基于改进蝙蝠算法优化RBF神经网络的非线性系统参数高效辨识研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，非线性系统广泛存在于各个方面，从复杂的生物系统、化学反应过程到先进的机器人动力学以及电力系统等。准确地描述和理解非线性系统的行为对于系统的有效控制、优化以及性能预测至关重要。例如，在化工生产过程中，反应过程的温度、压力等参数与产量之间呈现复杂的非线性关系，精准掌握这些关系有助于提高生产效率、降低成本以及保障生产安全；在机器人运动控制中，机器人的动力学模型涉及大量非线性因素，只有精确辨识这些非线性参数，才能实现机器人的高精度运动控制，满足复杂任务需求。然而，由于非线性系统本身