基于滤波约分法的不稳定连续系统辨识

• 作者: 乔静 张晓林 彭道刚 杨平 袁晗
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 滤波 约分 辨识 不稳定极点 连续系统 输出误差 PSO
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 5-9,17
• 页数: 6页
• 分类号: O231.3
• 字数: 4283字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2018.04.002

摘要

针对不稳定系统难以辨识的问题,提出一种适用于不稳定连续系统辨识的滤波约分法.该方法利用动态约分技术将不稳定系统转化为稳定系统,避免了直接利用输出误差模型辨识时的失效问题.为克服传统辨识优化方法的非线性搜索能力不足缺陷,应用了粒子群优化(PSO)算法在参数空间进行高效并行地搜索来获得模型的最佳参数值.仿真实例的验证结果表明,与直接法相比滤波约分法对不稳定系统的辨识具有较高的模型辨识精度,但滤波器参数的选择需在恰当的范围内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨平	上海电力学院自动化工程学院	162	1579	19.0	33.0
2	彭道刚	上海电力学院自动化工程学院	157	1369	20.0	28.0
3	袁晗	上海电力学院自动化工程学院	4	14	1.0	3.0
4	张晓林	上海电力学院自动化工程学院	1	0	0.0	0.0
5	乔静	上海电力学院自动化工程学院	3	1	1.0	1.0