基于粒子群算法的时滞反馈系统参数辨识

详细信息    查看官网全文

• 论文作者：王丰 ; 刘作林 ; 张琦炜 ; 徐鉴
• 年：2016
• 作者机构：同济大学航空航天与力学学院;
• 论文关键词：参数辨识 ; 时滞 ; 反馈控制 ; 粒子群算法
• 会议召开时间：2016-05-06
• 会议录名称：第十届动力学与控制学术会议摘要集
• 语种：中文
• 分类号：TP18;N945.14
• 学会代码：AGLU
• 会议名称：第十届动力学与控制学术会议
• 会议地点：中国四川成都
• 主办单位：中国力学学会动力学与控制专业委员会
• 学会名称：中国力学学会
• 页数：1
• 文件大小：669k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

本文以一个线性时滞反馈系统为研究对象,对系统及时滞反馈控制参数进行了辨识。研究中,文章将参数辨识问题转变为优化问题。通过将理论分析得到的幅频关系和预测的幅频关系进行比较,文章得到了多种不同形式的关于参数的目标函数。本文采用了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization)对得到的目标函数进行优化,从而得到参数的辨识结果。文章介绍了粒子群优化算法的基本思想和发展过程,介绍了粒子群算法的主要步骤和关键因素。在辨识参数时,本文采用了完全型粒子群算法对目标函数进行了优化,并且在优化时采用了不同的学习因子,这些参数辨识过程均得到了很好的结果。本文详细展示了粒子群算法在参数辨识时优化的具体过程。另外,本文也在待辨识的数据中加入了随机的噪声,这些噪声模拟了实际实验及其数据采集过程中的情况。本文将有噪声数据的辨识结果、无噪声数据的辨识结果和真实值之间进行了比较,结果表明,使用粒子群算法可以有效地辨识出系统的参数。

引文