现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2009年
13期
204-207
,共4页
微粒群算法%非线性系统%参数辨识%过程模型
微粒群算法%非線性繫統%參數辨識%過程模型
미립군산법%비선성계통%삼수변식%과정모형
参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法.针对传统模型参数辩识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法的强大优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索,以获得过程模型的最佳参数值,并将其用于对非线性系统模型的参数辨识,可有效提高参数辨识的精度和效率.该方法应用到实际例子中,获得了满意的辨识精度和效率,得到较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致,仿真结果令人满意.实例仿真结果表明,微粒群算法为非线性系统模型参数辨识提供了一种有效的途径.
參數辨識是過程建模的基礎,對于參數辨識問題提齣瞭許多不同的方法.針對傳統模型參數辯識方法和遺傳算法用于模型參數辨識時的缺點,提齣一種基于微粒群優化(PSO)算法的模型參數辨識方法,利用PSO算法的彊大優化能力,通過對算法的改進,將過程模型的每箇參數作為微粒群體中的一箇微粒,利用微粒群體在參數空間進行高效併行的搜索,以穫得過程模型的最佳參數值,併將其用于對非線性繫統模型的參數辨識,可有效提高參數辨識的精度和效率.該方法應用到實際例子中,穫得瞭滿意的辨識精度和效率,得到較為精確的過程模型,模型輸齣與實際輸齣基本一緻,倣真結果令人滿意.實例倣真結果錶明,微粒群算法為非線性繫統模型參數辨識提供瞭一種有效的途徑.
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