基于头脑风暴优化算法的Wiener模型参数辨识

发布时间：2018-08-06 08:35

【摘要】：Wiener模型是一种典型的模块化非线性模型,广泛应用于工业过程控制领域.由于其结构的非线性,参数辨识无法直接得到解析解.为此,将Wiener模型的参数估计转化为带约束的非线性优化问题,以头脑风暴优化(BSO)算法并行搜索该问题的最优解,并以搜索过程中的反馈信息调整BSO算法的变异过程,以改进算法的收敛速度和辨识精度.数值仿真和工业数据验证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.
【作者单位】： 江苏大学电气信息工程学院;公安海警学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273142) 江苏省六大人才高峰论坛项目(2012-DZXX-045) 江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)
【分类号】：TP18

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本文编号：2167153