基于PSO算法的系统辨识方法

被引：23

作者：

徐小平 ^{[1
]}

钱富才 ^{[1
]}

刘丁 ^{[1
]}

王峰 ^{[2
]}

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：

系统仿真学报 | 2008年 / 13期

关键词：

结构辨识; 参数辨识; 粒子群优化; 元模型;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2008.13.041

中图分类号：

TP311.5 [软件工程];

学科分类号：

摘要：

研究了利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对系统进行辨识的新颖方法。该系统辨识方法的基本思想是将典型数学模型的相互组合而构成系统模型,即就是首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后再采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识。最后,给出了仿真示例,其仿真结果验证了所给的系统辨识新方法的合理性和有效性,辨识精度高,具有良好的实用性。

引用

页码：3525 / 3528

页数：4

共 9 条

[1] 基于遗传算法的系统辨识方法研究 [J].