【摘 要】
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工业中不可避免地存在着大量非线性要素,而在实际生产生活中,这些非线性环节总是会受到各种类型噪声的干扰,如果不对信息加以辨识,不论是对系统的认识还是进一步的控制都会受到影响。大量的实验和仿真表明,分数阶次的模型要相比过往研究的整数阶次更加接近实际生产过程。因此,辨识在噪声环境下工作的分数阶次非线性系统具有不容忽略的研究价值。在这种背景下,本文提出了如下的辨识策略:1.提出了一种基于全局搜索的改良自适
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工业中不可避免地存在着大量非线性要素,而在实际生产生活中,这些非线性环节总是会受到各种类型噪声的干扰,如果不对信息加以辨识,不论是对系统的认识还是进一步的控制都会受到影响。大量的实验和仿真表明,分数阶次的模型要相比过往研究的整数阶次更加接近实际生产过程。因此,辨识在噪声环境下工作的分数阶次非线性系统具有不容忽略的研究价值。在这种背景下,本文提出了如下的辨识策略:1.提出了一种基于全局搜索的改良自适应免疫算法（AIAGS）,通过改变算法的激励度函数,解决了免疫算法在个体选取时考虑片面的缺点。在算法的变异过程中采取先全局后局部的搜索策略,并通过丰富平行机制使得AIAGS算法的全局搜索能力得到加强,进一步提升了算法的寻优能力。最后算法在选取最优解时加入模拟退火策略,有效避免了算法容易陷入早熟收敛的问题,使算法的有效性得到保障。之后与其他五种智能优化算法通过经典测试函数和CEC测试函数进行了性能对比,仿真结果说明了AIAGS算法的有效性。2.分数阶次的模型要相比过往研究的整数阶次更加接近实际生产过程,具有重要的深入研究价值。本文根据分数阶微积分与最小二乘算法的相关知识,推导了单输入单输出与多输入多输出的分数阶Hammerstein模型的递推最小二乘算法相关公式。利用AIAGS算法来寻优到分数阶Hammerstein模型所有参数的初值,结合这些初值,通过递推算法辨识出了分数阶次Hammerstein模型的参数,这些参数包括所有的系数和分数阶次。实验结果表明,本文的辨识方法具有良好的性能。3.针对现实生活中噪声环境对系统辨识结果的干扰作用,结合本课题组研究的重尾噪声问题,本文在仿真模型的输出阶段,加入了高斯混合噪声。通过实验结果,可以看出本文所使用的辨识方法具有较强的鲁棒性。
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