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摘要:
为了解决低阶时滞系统阶跃响应辨识问题,提出基于粒子群优化的参数估计方法.方法主要包括参数初值计算和参数估计两部分.首先,采用积分方程方法估计时滞系统参数初值,通过设置参数初值估计误差,得到系统参数取值范围.然后,为了减小由观测噪声引起的参数估计误差,采用粒子群优化算法优化模型参数.最后,通过仿真实验分别验证文中方法在不同噪声条件下辨识低阶时滞系统的性能.实验表明,文中方法具有良好的参数估计精度和较强的抗噪能力,可有效解决噪声条件下低阶时滞系统的阶跃响应辨识问题.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化的低阶时滞系统辨识
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 低阶时滞系统 参数估计 阶跃响应 积分方程 粒子群优化
年,卷(期) 2019,(6) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 524-530
页数 7页 分类号 TP271|TP391
字数 4824字 语种 中文
DOI 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201906005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕英俊 山东科技大学电气信息系 39 183 8.0 13.0
2 李敏花 山东科技大学电气信息系 15 111 5.0 10.0
3 柏猛 山东科技大学电气信息系 12 79 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
低阶时滞系统
参数估计
阶跃响应
积分方程
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
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8
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30919
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