【摘要】：Wiener模型是一種典型的模塊化非線性模型,廣泛應(yīng)用于工業(yè)過程控制領(lǐng)域.由于其結(jié)構(gòu)的非線性,參數(shù)辨識(shí)無法直接得到解析解.為此,將Wiener模型的參數(shù)估計(jì)轉(zhuǎn)化為帶約束的非線性優(yōu)化問題,以頭腦風(fēng)暴優(yōu)化(BSO)算法并行搜索該問題的最優(yōu)解,并以搜索過程中的反饋信息調(diào)整BSO算法的變異過程,以改進(jìn)算法的收斂速度和辨識(shí)精度.數(shù)值仿真和工業(yè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提算法的有效性.
[Abstract]:Wiener model is a typical modular nonlinear model, which is widely used in the field of industrial process control. Because of the nonlinearity of its structure, the analytical solution can not be obtained directly by parameter identification. For this reason, the parameter estimation of Wiener model is transformed into a nonlinear optimization problem with constraints. The optimal solution of the problem is searched by brainstorming optimization (BSO) algorithm in parallel, and the mutation process of BSO algorithm is adjusted by feedback information in the process of searching. In order to improve the convergence rate and identification accuracy of the algorithm. Numerical simulation and industrial data verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;公安海警學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273142) 江蘇省六大人才高峰論壇項(xiàng)目(2012-DZXX-045) 江蘇省高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程項(xiàng)目(PAPD)
【分類號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2167153