為解決火工品起爆過程中線性函數(shù)不能解決的不確定性、非線性強和火工品參數(shù)難獲得的問題,文章采用Volterra模型與協(xié)同粒子群算法相結(jié)合的思想對火工品參數(shù)進(jìn)行獲取,從而對火工品進(jìn)行合理分析,確�；鸸て返陌踩院涂煽啃浴Ｍㄟ^對協(xié)同粒子群算法、遞推最小二乘法的實驗仿真結(jié)果進(jìn)行對比可以看出,文章基于協(xié)同粒子群算法（CPSO）的Volterra模型參數(shù)辨識算法,對標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的過早收斂問題、遺傳算法搜索速度慢的問題進(jìn)行了有效的改善,對算法的辨識速度和辨識精度有很大的提升。 

【文章來源】：企業(yè)科技與發(fā)展. 2020,(09)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

充放電電路

從表達(dá)式中可以看出，模型的核向量為H=[2.71,-0.55,0.81,1.06,0,0,1.61,-1.75,0]T。利用本文提出的協(xié)同粒子群算法對上述Volterra模型進(jìn)行辨識，設(shè)置系統(tǒng)的輸入信號為[0,1]之間的均勻白噪聲信號，種群大小為80，空間維數(shù)設(shè)定為20，最大迭代次數(shù)為600，然后進(jìn)行多次辨識測試實驗，然后取平均值。表1和表2分別為協(xié)同粒子群算法、遞推最小二乘法（RLS）無噪聲條件下和噪聲比為20 d B情況下所得到的Volterra模型參數(shù)的估計值。

發(fā)火能量辨識曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3405326