基于改进粒子群算法的分数阶系统参数辨识（英文）

发布时间：2021-05-01 03:27

　　为了更好地辨识分数阶系统的参数,提出了一种基于Tent映射的改进粒子群算法（MPSO）.采用8个经典测试函数对MPSO算法的性能进行了测试,并与自适应时变加速器算法（ACPSO）、改进的被动聚集粒子群算法（IPSO）以及遗传算法（GA）进行对比,验证了所提算法的有效性.在已知模型结构和未知模型结构的基础上,利用所提算法对2种典型分数阶模型进行参数辨识.参数辨识结果表明,应用位置信息的平均值有利于充分共享个体间的信息,从而能够加快全局搜索速度;Tent映射具有的均匀性和遍历性能够防止位置信息中极值的产生,避免算法陷入局部最优.MPSO算法收敛速度快、精度高,是一种有效且实用的方法. 

【文章来源】：Journal of Southeast University（English Edition）. 2018,34(01)EI

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
1 Theory
    1.1 Definition of fractional-order derivatives and integrals
    1.2 Fractional-order systems
    1.3 PSO variants
        1.3.1 ACPSO algorithm
        1.3.2 IPSO algorithm
2 Proposed MPSO Algorithm
    2.1 Modified Tent mapping
    2.2 MPSO algorithm
    2.3 Performance evaluation
        2.3.1 Classical test functions
        2.3.2 Parameter analysis
        2.3.3 Evaluation results
3 Simulations
    3.1 Identification of known fractional-order model structure
    3.2 Identification for unknown fractional-order mod-el structure
4 Conclusions



本文编号：3170053