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摘要:在現(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)中，利用控制理論去解決工業(yè)中的實(shí)際問(wèn)題時(shí)，首先需要的就是建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，傳遞函數(shù)作為一種重要的數(shù)學(xué)模型，所以建立系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型尤為重要。傳遞函數(shù)辨識(shí)方法非常多，但傳統(tǒng)的辨識(shí)算法精度不高，而精度較高的辨識(shí)算法，如遺傳算法等，算法復(fù)雜、計(jì)算量大。 本文主要利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)系統(tǒng)傳遞函數(shù)進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)，尋找參數(shù)的最優(yōu)解。辨識(shí)過(guò)程中，利用了傳遞函數(shù)的階躍響應(yīng)輸入和輸出數(shù)據(jù)，同時(shí)對(duì)基本粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法估計(jì)系統(tǒng)傳遞函數(shù)的參數(shù)，將改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法和基本粒子群優(yōu)化算法對(duì)系統(tǒng)傳遞函數(shù)的辨識(shí)效果進(jìn)行比較，并通過(guò)仿真驗(yàn)證所提出粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行系統(tǒng)傳遞函數(shù)辨識(shí)的有效性。 關(guān)鍵詞：粒子群算法；傳遞函數(shù)；辨識(shí)
目錄 摘要 abstract 第1章 緒論-3 1.1 課題研究意義-3 1.2 粒子群算法的發(fā)展-3 1.3 傳遞函數(shù)辨識(shí)的研究現(xiàn)狀-3 1.4 本文主要內(nèi)容簡(jiǎn)介-4 第2章 粒子群優(yōu)化算法簡(jiǎn)介-5 2.1 基本粒子群優(yōu)化算法原理-5 2.2 基本粒子群優(yōu)化算法流程-6 2.3 本章小結(jié)-6 第3章 基于基本粒子群優(yōu)化算法的傳遞函數(shù)辨識(shí)-7 3.1 被測(cè)傳遞函數(shù)-7 3.2 適應(yīng)度函數(shù)-7 3.3 辨識(shí)過(guò)程及程序流程-7 3.4仿真結(jié)果-8 3.5 本章小結(jié)-10 第4章 基于帶極值擾動(dòng)粒子群優(yōu)化算法的傳遞函數(shù)辨識(shí)-11 4.1 帶極值擾動(dòng)粒子群優(yōu)化算法-11 4.2 算法流程-11 4.3 仿真結(jié)果-12 4.4 本章小結(jié)-14 第5章 基于慣性權(quán)重混沌粒子群優(yōu)化算法的傳遞函數(shù)辨識(shí)-15 5.1 慣性權(quán)重混沌粒子群優(yōu)化算法-15 5.2 仿真結(jié)果-16 5.3 本章小結(jié)-18 第6章 結(jié)論與展望-19 6.1 結(jié)論-19 6.2 不足之處及未來(lái)展望-19 參考文獻(xiàn)-21 致 謝-22 附錄A：相關(guān)源程序-23 |
