基于头脑风暴优化算法的Wiener模型参数辨识
Wiener模型是一种典型的模块化非线性模型,广泛应用于工业过程控制领域.由于其结构的非线性,参数辨识无法直接得到解析解.为此,将Wiener模型的参数估计转化为带约束的非线性优化问题,以头脑风暴优化(BSO)算法并行搜索该问题的最优解,并以搜索过程中的反馈信息调整BSO算法的变异过程,以改进算法的收敛速度和辨识精度.数值仿真和工业数据验证了所提算法的有效性.
Wiener模型、参数辨识、头脑风暴优化算法、变异
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61273142;江苏省六大人才高峰论坛项目2012-DZXX-045;江苏省高校优势学科建设工程项目
2017-12-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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