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基于改进粒子群优化的连续系统闭环辨识新方法
1
作者
靳其兵
王婷
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2011年第7期837-840,共4页
将粒子群优化算法(PSO)的全局辨识能力以及无约束多维寻优法——Rosenbrock的局部搜索能力相结合提出一种全新的参数辨识方法。该方法不需要控制器的先验知识,对测试信号无任何要求。仿真实验表明,与PSO-SQP算法及两阶段闭环辨识法相比...
将粒子群优化算法(PSO)的全局辨识能力以及无约束多维寻优法——Rosenbrock的局部搜索能力相结合提出一种全新的参数辨识方法。该方法不需要控制器的先验知识,对测试信号无任何要求。仿真实验表明,与PSO-SQP算法及两阶段闭环辨识法相比,该方法对连续系统在响应不充分的情况下有良好的辨识效果。
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关键词
pso
-
rosenbrock
阶跃响应辨识
闭环辨识
连续系统辨识
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职称材料
题名
基于改进粒子群优化的连续系统闭环辨识新方法
1
作者
靳其兵
王婷
机构
北京化工大学自动化研究所
出处
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2011年第7期837-840,共4页
基金
国家863计划项目(2008AA042131)
国家973项目(2007CB714300)
文摘
将粒子群优化算法(PSO)的全局辨识能力以及无约束多维寻优法——Rosenbrock的局部搜索能力相结合提出一种全新的参数辨识方法。该方法不需要控制器的先验知识,对测试信号无任何要求。仿真实验表明,与PSO-SQP算法及两阶段闭环辨识法相比,该方法对连续系统在响应不充分的情况下有良好的辨识效果。
关键词
pso
-
rosenbrock
阶跃响应辨识
闭环辨识
连续系统辨识
Keywords
pso
-
rosenbrock
step response identification
closed-loop identification
identification for continuous systems
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进粒子群优化的连续系统闭环辨识新方法
靳其兵
王婷
《化工自动化及仪表》
CAS
北大核心
2011
0
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