基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

被引：10

作者：

唐柱

丁学明

刘灿

机构：

[1] 上海理工大学光电信息与计算机工程学院

来源：

上海理工大学学报 | 2013年 / 35卷 / 04期

关键词：

T-S模型; 引力搜索算法; 粒子群优化算法;

D O I：

10.13255/j.cnki.jusst.2013.04.005

中图分类号：

TP301.6 [算法理论]; O224 [最优化的数学理论];

学科分类号：

070105 [运筹学与控制论]; 080201 [机械制造及其自动化];

摘要：

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.

引用

页码：351 / 354+372 +372

页数：5