基于遗传算法的离散和连续系统辨识

阐述了遗传算法应用于离散和连续系统中直接辨识物理参数。该方法能有效地克服有色噪声的干扰 ,获得系统参数的无偏估计。对离散系统的辨识仿真结果说明了该方法的有效性     

遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法,该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计。仿真结果说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的连续系统模型辨识

系统辨识是控制系统设计的基础,传统的系统辨识大都是对离散数学模型的参数估计,发展了以最小二乘法为基础的理论和方法．而连续模型则需经过离散模型的转换方可得到．作者基于遗传算法和系统仿真技术,建立了输出端噪声存在的连续系统模型辨识方法．遗传算法是建立在自然遗传学机理上的参数搜索方法,但常规的遗传算法具有收敛速度慢,因封闭竞争易导致“早熟”等缺点,为此,通过引入自适应适值函数和动态变异因子,采用精英保护策略,加速了寻优过程,改善了遗传算法的全局搜索及局部寻优能力,为连续系统模型辨识提供了新的途径．     

遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法．该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计．仿真结果说明了该方法的有效性．     

双线性离散域模型转化为连续域模型方法的研究

建立了双线性系统不同域内模型的转化原则－Ｖｏｌｔｅｒｒａ（伏尔泰拉）核等价准则。推导出双线性系统从离散域转化为连续域的方法。最后给出一个具体算例，表明本方法的适用性。     

基于改进遗传算法的系统参数辨识

传统的遗传算法在解决具体优化问题时存在着收敛速度慢和容易早熟的缺点。针对系统参数辨识,提出了一种改进的遗传算法。通过合理选择复制策略、改进适应度函数计算方法,克服了早熟现象,保证了种群的多样性,避免了后期适应值接近而导致收敛速度过慢。通过该算法对典型二阶系统的传递函数进行参数求解,在信噪比较大的情况下,得到几乎无偏的估计。实验结果证明了该方法的有效性。     

具有指定协方差的连续系统采样估计

该文在充分考虑系统内采样特性的基础上提出了采样估计协方差的定义,以便精确地描述采样估计性能。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。     

使用特征域对SISO单输入输出滞后系统参数的辩识

针对单输入输出的SISO系统参数辨识,引入特征领域的概念,推导出了特征域值与系统参数的关系式,因此,提出了一种低阶滞后系统开环辨识的方法。同时,对外部干扰对系统参数辨识的影响进行了分析。     

遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

遗传算法在系统辨识中的应用

对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.     

轧机液压AGC系统的相关辩识

本文根据相关原理提出了一种以逆重复伪随机信号为系统输入信号的相关辨识法,该法在轧机液压压下系统中的试验结果表明,它不仅能测得系统的准确动态特性,而且为大型复杂系统的在线辨识提供了一种有效手段。     

一类高精度非线性系统参数和阶次辨识的浮点遗传算法

本文给出一种基于浮点操作的具有遗传算法机制的迭代启发式随机搜索算法。该算法同随机逼近算法相结合对非线性系统的参数和阶次的辨识结果表明，具有精度高和收敛性好等特点。     

基于MATLAB的系统辨识及离散时间全通系统

基于MATLAB编程实现对任意一个未知系统的辨识及三级级联的离散时间全通系统 ,并对系统模型进行了验证 ,计算机仿真结果表明 ,该方法不仅有效 ,而且简单可行 .     

偏差校正最小二乘法参数辩识的分析和仿真

本文旨在分析偏差校正法与其他参数辩识方法的关系。在前面部分，借助移位向量把二次准则表达成待辩识参数的显函数。这样广义最小二乘法，偏差校正法及伪线性法的离线算法便很容易地以这同一准则导出。后面部分从递推预报误差法导出以上三种方法的递推算法。通过以上分析并采用仿真手段清楚展现了各种算法间的相互关系。     

基于遗传算法的连续采煤机参数的优化设计

以连续采煤机设计参数为研究对象,建立了不同块煤产量与参数之间的目标函数、设计变量和约束条件。利用Matlab软件中的遗传算法在非线性问题优化中的优越性,对连续采煤机不同块煤产量进行了优化,得到了不同块煤产量的最优值时连续采煤机的设计参数。通过比较优化前后目标函数值,可知优化后的结果明显好于优化前,这对设计参数的选择有一定的指导意义,同时也有利于提高煤炭企业的经济效益。     

二维线性连续—离散型系统理论在迭代学习控制中的 …

针对线性连续控制系统,利用二维线性连续－离散型系统理论设计了一种新型的迭代学习控制方案,并给出了这种迭代学习控制规律收敛的条件,说明二维线性连续－离散型系统理论在迭代学习控制中的应用是成功的。