基于改进粒子群算法的分数阶系统参数辨识

• 作者: 刘成林 刘璐 单梁 戚志东 戴跃伟 蒋超
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 Tent映射 参数辨识 分数阶系统 被动聚集
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 6-14
• 页数: 9页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1385字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2018.01.002

摘要

为了更好地辨识分数阶系统的参数,提出了一种基于Tent映射的改进粒子群算法(MPSO).采用8个经典测试函数对MPSO算法的性能进行了测试,并与自适应时变加速器算法(ACPSO)、改进的被动聚集粒子群算法(IPSO)以及遗传算法(GA)进行对比,验证了所提算法的有效性.在已知模型结构和未知模型结构的基础上,利用所提算法对2种典型分数阶模型进行参数辨识.参数辨识结果表明,应用位置信息的平均值有利于充分共享个体间的信息,从而能够加快全局搜索速度;Tent映射具有的均匀性和遍历性能够防止位置信息中极值的产生,避免算法陷入局部最优.MPSO算法收敛速度快、精度高,是一种有效且实用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴跃伟	南京理工大学自动化学院	109	931	17.0	24.0
2	单梁	南京理工大学自动化学院	38	415	8.0	19.0
3	刘成林	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	16	81	5.0	8.0
4	刘璐	南京理工大学自动化学院	15	25	3.0	4.0
5	戚志东	南京理工大学自动化学院	24	97	6.0	8.0