基于菌群优化算法的非线性系统模型参数辨识

• 作者: 徐志成 王树青
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 菌群优化 非线性系统 参数辨识
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究、研发设计
• 页码范围: 46-49,66
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 8919字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1109-0253

摘要

非线性系统模型参数估计一直是自动控制领域的研究热点.针对非线性系统,结合菌群优化(BSFO)算法的特点,提出了一种新型的非线性系统模型参数辨识方法.通过将待辨识参数设置为群体细菌在参数空间的位置,并模拟细菌群体觅食的动态行为来实现对系统参数的辨识,有效地提高了参数辨识的精度和效率.通过对重油热解三集总模型进行了仿真研究,得到了较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致.仿真结果表明,菌群优化算法为非线性系统模型参数估计提供了一种有效的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王树青	浙江大学工业控制技术国家重点实验室先进控制研究所	111	2290	29.0	43.0
2	徐志成		26	74	5.0	6.0