基于多种群差分进化算法的传递函数辨识

发布时间：2021-09-06 08:32

　　提出了一种多种群差分进化算法,以误差平方和为适应度函数对系统的传递函数进行辨识。该算法中不同种群对应不同系统阶次,可以实现系统模型阶次和参数的同步辨识。典型系统仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。 

【文章来源】：电子制作. 2019,(21)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

误差收敛曲线

问?欠翊锏剑咳绻?挥写锏剑?则转向Step3；如果达到，则比较子种群1、子种群2和子种群3的全体极值，全体极值小的子种群对应的阶次即为系统模型的阶次，对应的全体极值系统传函的估计参数。3仿真结果及分析选取下面典型的二阶系统进行测试21224()724ssss+Φ=++(7)采用Matlab软件进行编程仿真，算法参数：M=20，D1=6，D2=8，D3=10，GEN=1000，T=500，收缩因子F=06,，交叉概率CR=05，每个个体每一维的范围为（0，30）。表1为多种群差分进化算法得到的模型参数，图1为三个子种群的误差收敛曲线，图2为三个子种群输出响应拟合曲线，图3为输出拟合误差绝对值的对数曲线。表1两个子种群的估计参数模型参数理论值子种群1估计值子种群2估计值子种群3估计值b407873e-011b308e-0111223b20099441222565b112235432421054b024327238e-01195667a4010000a30170091a2110000723619a1718366247873e-011a024330228e-01196023图1误差收敛曲线图2输出响应拟合曲线图3输出拟合误差绝对值对数曲线子种群2辨识的传递函数为11112112810(1.510)(2)()(724)(81012)(2)724sssssssssss×+×+Φ=++×++=++(8)从表1中可以看出，子种群1辨识的参数为6个，与真实值偏差较大；子种群2辨识出的参数为8个，从公式（8）可以看出，闭环传函含有一个偶极子，约去偶极子后，系统阶次降为2阶，模型参数非常接近真实参数；子种群3辨识的参数为10个，较真实值偏差较大。（下转第63页）

Step3；如果达到，则比较子种群1、子种群2和子种群3的全体极值，全体极值小的子种群对应的阶次即为系统模型的阶次，对应的全体极值系统传函的估计参数。3仿真结果及分析选取下面典型的二阶系统进行测试21224()724ssss+Φ=++(7)采用Matlab软件进行编程仿真，算法参数：M=20，D1=6，D2=8，D3=10，GEN=1000，T=500，收缩因子F=06,，交叉概率CR=05，每个个体每一维的范围为（0，30）。表1为多种群差分进化算法得到的模型参数，图1为三个子种群的误差收敛曲线，图2为三个子种群输出响应拟合曲线，图3为输出拟合误差绝对值的对数曲线。表1两个子种群的估计参数模型参数理论值子种群1估计值子种群2估计值子种群3估计值b407873e-011b308e-0111223b20099441222565b112235432421054b024327238e-01195667a4010000a30170091a2110000723619a1718366247873e-011a024330228e-01196023图1误差收敛曲线图2输出响应拟合曲线图3输出拟合误差绝对值对数曲线子种群2辨识的传递函数为11112112810(1.510)(2)()(724)(81012)(2)724sssssssssss×+×+Φ=++×++=++(8)从表1中可以看出，子种群1辨识的参数为6个，与真实值偏差较大；子种群2辨识出的参数为8个，从公式（8）可以看出，闭环传函含有一个偶极子，约去偶极子后，系统阶次降为2阶，模型参数非常接近真实参数；子种群3辨识的参数为10个，较真实值偏差较大。（下转第63页）

【参考文献】：
期刊论文
[1]传递函数辨识（1）:阶跃响应两点法和三点法[J]. 丁锋,徐玲,刘喜梅.  青岛科技大学学报(自然科学版). 2018(01)
[2]基于改进粒子群算法的系统传递函数辨识[J]. 叶倩.  网络安全技术与应用. 2015(05)
[3]Prony算法辨识传递函数的模型阶数选取研究[J]. 郭成,李群湛.  系统仿真学报. 2009(22)
[4]基于差分进化算法的PID优化设计[J]. 周刘喜,张兴华,李纬.  机械与电子. 2007(12)
[5]基于遗传算法的系统辨识方法研究[J]. 刘树安,唐非.  系统工程理论与实践. 2007(03)



本文编号：3387125