基于智能優(yōu)化算法的Wiener模型辨識(shí)論文提綱

時(shí)間：2024-06-17 14:23:18 論文提綱我要投稿

論文摘要: 非線性系統(tǒng)在實(shí)際中廣泛存在（略）系統(tǒng)的模型是精確分析系統(tǒng)性能、實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高精度控制的基礎(chǔ),它包括確定模型的結(jié)構(gòu)和估計(jì)模型的參數(shù).由于還不能找到一種通用的結(jié)構(gòu)來(lái)描述所有的非線性系統(tǒng),研究人（略）向模塊(Block-oriented)的模型描述非線性系統(tǒng).W（略）型是一種面向模塊模型,它由一個(gè)線性動(dòng)態(tài)子系統(tǒng)后面串聯(lián)一個(gè)靜態(tài)非線性函數(shù)組成.實(shí)際中靜態(tài)非線性函數(shù)的多樣性以及（略）er模型串聯(lián)結(jié)構(gòu)使得中間信號(hào)的不可測(cè)給Wiener模型的辨識(shí)帶來(lái)很大的困難.本文針對(duì)這一問(wèn)題,采用智能優(yōu)化算法研究了Wiener模型的辨識(shí)問(wèn)題,主要研究工作有: 1、針對(duì)一類具有分段不連續(xù)非線性的Wiener模型,以預(yù)測(cè)誤差平方和為目標(biāo)函數(shù),采用混合粒子群優(yōu)化算法來(lái)估計(jì)其參數(shù).該方法可以同時(shí)估計(jì)出線性部分和非線性部分的參數(shù)而不需要知道中間信號(hào),且辨識(shí)精度高. 2、針對(duì)一類具有復(fù)雜非線性的Wiener模型,在假設(shè)其非線性是可逆的前提下,用兩段多項(xiàng)式來(lái)近似非線性的逆,然后采用混合粒子群優(yōu)化算法來(lái)估計(jì)其參數(shù). 3、針對(duì)Wien（略）變量不可測(cè)的問(wèn)題,采用階躍輸入信號(hào)將非線性部分從Wien...
Nonlinear systems exit widely in practice. It is a basis to build（omitted）tical model for analyzing and controlling nonlinear system precisely. Modeling a nonlinear system （omitted）etermining the structure and estimating the para（omitted）it. Since it can’t find a general structure to describe various nonlinear systems, block-oriented models are widely adopted by researchers to （omitted）he system. Wiener model is a kind of a block-oriented model, （omitted）ists of a linear dynamic subsystem followe...
目錄:摘要第4-6頁(yè)
Abstract 第6-7頁(yè)
第1章緒論第10-21頁(yè)
　　·系統(tǒng)辨識(shí)概述第10-11頁(yè)
　　·Wiener 模型的基本結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用第11-13頁(yè)
　　·Wiener 模型辨識(shí)方法概況第13-15頁(yè)
　　·智能優(yōu)化算法第15-19頁(yè)
　　　　·粒子群優(yōu)化算法第15-17頁(yè)
　　　　·差分進(jìn)化算法第17-19頁(yè)
　　·本文主要工作及結(jié)構(gòu)安排第19-21頁(yè)
第2章具有分段不連續(xù)非線性的Wiener 模型辨識(shí) 第21-35頁(yè)
　　·引言第21-22頁(yè)
　　·問(wèn)題描述第22-25頁(yè)
　　　　·Wiener 模型第22-23頁(yè)
　　　　·Wiener 模型的零極點(diǎn)形式第23-25頁(yè)
　　·混合的單純形與粒子群優(yōu)化算法第25-29頁(yè)
　　　　·單純形法第25-26頁(yè)
　　　　·改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法第26-28頁(yè)
　　　　·混合NM-PSO 算法第28-29頁(yè)
　　·仿真實(shí)驗(yàn)與分析第29-34頁(yè)
　　　　·一階模型第30-31頁(yè)
　　　　·三階模型第31-32頁(yè)
　　　　·二階零極點(diǎn)模型第32-34頁(yè)
　　·本章小結(jié) 第34-35頁(yè)
第3章兩段非線性Wiener 模型的辨識(shí) 第35-44頁(yè)
　　·引言第35-36頁(yè)
　　·問(wèn)題描述與辨識(shí)方法第36-37頁(yè)
　　·仿真結(jié)果及分析第37-43頁(yè)
　　·本章小結(jié) 第43-44頁(yè)
第4章階躍信號(hào)法辨識(shí)Wiener 模型第44-56頁(yè)
　　·引言第44-45頁(yè)
　　·問(wèn)題描述與辨識(shí)方法第45-47頁(yè)
　　　　·問(wèn)題描述第45頁(yè)
　　　　·靜態(tài)非線性部分的辨識(shí) 第45-46頁(yè)
　　　　·線性動(dòng)態(tài)部分的辨識(shí) 第46-47頁(yè)
　　·仿真結(jié)果及分析第47-55頁(yè)
　　　　·二階Wiener 模型第47-49頁(yè)
　　　　·pH 中和過(guò)程的辨識(shí) 第49-55頁(yè)
　　·本章小結(jié) 第55-56頁(yè)
第5章基于T-S 模糊模型的Wiener 模型辨識(shí) 第56-71頁(yè)
　　·引言第56-57頁(yè)
　　·辨識(shí)方法描述第57-59頁(yè)
　　·自適應(yīng)差分進(jìn)化算法第59-60頁(yè)
　　·仿真結(jié)果及分析第60-70頁(yè)
　　　　·流體流動(dòng)控制閥模型第61-63頁(yè)
　　　　·Hénon 混沌系統(tǒng) 第63-70頁(yè)
　　·本章小結(jié) 第70-71頁(yè)
第6章基于Wiener 模型的pH 中和過(guò)程辨識(shí)與PID 控制第71-85頁(yè)
　　·引言第71-72頁(yè)
　　·pH 中和過(guò)程描述第72-74頁(yè)
　　·pH 中和過(guò)程模型的建立第74-80頁(yè)
　　　　·非線性部分的辨識(shí) 第74-78頁(yè)
　　　　·線性動(dòng)態(tài)部分的辨識(shí) 第78-80頁(yè)
　　·pH 過(guò)程的 PID 控制第80-84頁(yè)
　　·本章小結(jié) 第84-85頁(yè)
結(jié)論第85-87頁(yè)
參考文獻(xiàn) 第87-94頁(yè)
攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果第94-95頁(yè)
致謝第95-96頁(yè)
作者簡(jiǎn)介第96頁(yè)