本文選題：T-S模型 + 系統(tǒng)辨識��； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報》2017年03期

【摘要】：提出一種基于自適應(yīng)引力搜索算法(Self-Gravitational Search Algorithm,SGSA)的T-S模型辨識方法,把T-S模型的前件參數(shù)和后件參數(shù)編碼進一個粒子中用SGSA辨識。SGSA是針對標準引力搜索算法(GSA)收斂過快的缺點,在GSA的基礎(chǔ)上,根據(jù)群體密集程度動態(tài)調(diào)整粒子間的距離和受力大小,并自適應(yīng)修改引力常數(shù)G的改進引力搜索算法。不僅增加了算法在前期的全局搜索能力,防止其過早收斂;而且降低了算法在后期最優(yōu)解附近震蕩的影響,提高了算法的開采能力。仿真結(jié)果表明該方法能獲得較高的辨識精度,驗證了算法的有效性。
[Abstract]:A T-S model identification method based on Self-Gravitational Search algorithm (SGS) is proposed. The former and posterior parameters of T-S model are coded into a particle and identified by SGSA to solve the problem of fast convergence of the standard gravitational search algorithm. On the basis of GSA, the distance and force between particles are dynamically adjusted according to the density of the population, and the improved gravitational search algorithm of the gravitational constant G is adaptively modified. It not only increases the global search ability of the algorithm in the early stage to prevent its premature convergence, but also reduces the effect of the oscillation near the optimal solution in the later stage, and improves the mining ability of the algorithm. The simulation results show that the method can obtain high identification accuracy and verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)光電信息與計算機工程學(xué)院;
【基金】：寶山區(qū)科技創(chuàng)新專項資金(bkw201408) 滬江基金(C14002)
【分類號】：TP18;N945.14

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本文編號：1804362