針對不穩(wěn)定系統(tǒng)難以辨識的問題,提出一種適用于不穩(wěn)定連續(xù)系統(tǒng)辨識的濾波約分法。該方法利用動態(tài)約分技術(shù)將不穩(wěn)定系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定系統(tǒng),避免了直接利用輸出誤差模型辨識時的失效問題。為克服傳統(tǒng)辨識優(yōu)化方法的非線性搜索能力不足缺陷,應用了粒子群優(yōu)化（PSO）算法在參數(shù)空間進行高效并行地搜索來獲得模型的最佳參數(shù)值。仿真實例的驗證結(jié)果表明,與直接法相比濾波約分法對不穩(wěn)定系統(tǒng)的辨識具有較高的模型辨識精度,但濾波器參數(shù)的選擇需在恰當?shù)姆秶鷥?nèi)。 

【文章來源】：自動化技術(shù)與應用. 2018,37(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

閉環(huán)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4.1 例迭代適應度值變化曲線

4.2 例迭代適應度值變化曲線

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3084285