应用改进粒子群算法辨识Hammerstein模型

摘要：

研究非线性系统辨识问题.针对非线性系统中单输入单输出Hammerstein模型,由于传统辨识方法对Hammerstein模型中非线性部分具有不易辨识的缺陷,造成辨识精度低、辨识效果差等问题.为此,在基本粒子群算法的基础上,提出了一种带有收缩因子的改进的粒子群算法对非线性系统进行辨识的方法,可将参数辨识问题转换为参数空间上的函数优化问题,然后利用粒子群算法的并行搜索能力进行参数寻优.通过MATLAB软件进行仿真,并与基本粒子群算法进行比较,结果表明,利用改进算法不仅提高了辨识精度而且获得了良好的辨识效果,从而验证了算法的有效性和可行性.

关键词：系统辨识、粒子群优化算法、非线性系统模型

所属期刊栏目：30

分类号：TP27(自动化技术及设备)

在线出版日期：2013-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：269-272