应用随机微粒群算法辨识Hammerstein模型

• 作者: 文莹 肖明清 胡雷刚
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 系统辨识 Hammerstein模型 微粒群算法 非线性系统
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 180-182
• 分类号: TP271
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.19.073

摘要

Hammerstein模型的辨识可以描述成参数空间的函数最优化问题,因此可采用微粒群算法(PSO)对参数并行寻优.针对基本PSO算法容易局部收敛的不足,引入随机操作以提高算法的全局搜索能力.随机微粒群算法(RPSO)在一定条件下能保证全局收敛,用于辨识Hammerstein模型能获得较高精度.仿真结果验证了该方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学自动测试系统实验室	222	1568	18.0	30.0
2	胡雷刚	空军工程大学自动测试系统实验室	21	138	7.0	11.0
3	文莹	空军工程大学自动测试系统实验室	13	90	5.0	9.0