基于DEAFCR算法的非线性系统模型参数辨识

发布时间：2024-03-31 04:36

　　针对非线性模型参数辨识困难和不准确的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的辨识算法。通过建立寿命机制,根据寿命值,动态调整缩放因子和交叉率,在算法初期保持多样性来避免早熟收敛,在后期保留优质解,加快收敛速度。为验证改进算法的性能和实用性,用典型测试函数进行对比测试,并辨识非线性传递函数模型和Hammerstein模型,试验结果表明改进的算法收敛速度快,辨识精度高,对非线性系统参数辨识有效可行。

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【文章目录】：
0 引言
1 差分进化算法
    1.1 算法原理
    1.2参数适应性调节的差分进化算法
        1.2.1缩放因子调节
        1.2.2变异率调节
    1.3 经典函数的数值优化试验与分析
2 非线性系统模型辨识
    2.1 传递函数模型辨识
    2.2 Hammerstein模型辨识
    2.3 结果分析
3 结论



本文编号：3943457