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基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识
被引:7
作者
:
徐小平
论文数:
0
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0
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0
机构:
西安理工大学自动化与信息工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
徐小平
[
1
]
钱富才
论文数:
0
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机构:
西安理工大学自动化与信息工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
钱富才
[
1
]
论文数:
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机构:
王峰
[
2
]
刘红艳
论文数:
0
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0
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0
机构:
西安理工大学自动化与信息工程学院
西安理工大学自动化与信息工程学院
刘红艳
[
1
]
机构
:
[1]
西安理工大学自动化与信息工程学院
[2]
西安交通大学理学院
来源
:
计算机工程
|
2008年
/ 14期
关键词
:
系统辨识;
粒子群优化算法;
速度变异;
Hammerstein模型;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP11 [自动化系统理论];
学科分类号
:
摘要
:
提出辨识非线性Hammerstein模型的新方法。将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题,采用粒子群算法获得该优化问题的解。为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出采用速度变异粒子群对整个参数空间进行搜索得到系统参数的最优估计。仿真结果验证了该方法的有效性。
引用
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页数:3
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共 3 条
[1]
一类非线性连续系统参数估计方法
刘若峰
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机构:
青岛海洋大学
刘若峰
曹大铸
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机构:
青岛海洋大学
曹大铸
[J].
自动化学报,
1990,
(05)
: 460
-
464
[2]
系统辨识[M]. 浙江大学出版社 , 冯培悌编著, 1999
[3]
Nonlinear black-box modeling in system identification: a unified overview[J] . Automatica . 1995 (12)
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[1]
一类非线性连续系统参数估计方法
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[3]
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