基于粒子群优化的低阶时滞系统辨识

论文摘要

为了解决低阶时滞系统阶跃响应辨识问题,提出基于粒子群优化的参数估计方法.方法主要包括参数初值计算和参数估计两部分.首先,采用积分方程方法估计时滞系统参数初值,通过设置参数初值估计误差,得到系统参数取值范围.然后,为了减小由观测噪声引起的参数估计误差,采用粒子群优化算法优化模型参数.最后,通过仿真实验分别验证文中方法在不同噪声条件下辨识低阶时滞系统的性能.实验表明,文中方法具有良好的参数估计精度和较强的抗噪能力,可有效解决噪声条件下低阶时滞系统的阶跃响应辨识问题.

论文目录

• 1 模型参数初值估计
•   1.1 一阶时滞系统
•   1.2 二阶时滞系统
• 2 粒子群优化
• 3 实验及结果分析
•   3.1 一阶时滞系统参数估计
•   3.2 二阶时滞系统参数估计
• 4 结 束 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李敏花,柏猛,吕英俊

关键词: 低阶时滞系统,参数估计,阶跃响应,积分方程,粒子群优化

来源: 模式识别与人工智能 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 非线性科学与系统科学,自动化技术

单位: 山东科技大学电气信息系

基金: 山东省自然科学基金项目(No.ZR2014FQ020)资助~~

分类号: N945.14;TP18

DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906005

页码: 524-530

总页数: 7

文件大小: 307K

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