基于智能優(yōu)化算法的Wiener模型辨識論文提綱
論文摘要: 非線性系統(tǒng)在實際中廣泛存在（略）系統(tǒng)的模型是精確分析系統(tǒng)性能、實現(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)和估計模型的參數(shù).由于還不能找到一種通用的結(jié)構(gòu)來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,它由一個線性動態(tài)子系統(tǒng)后面串聯(lián)一個靜態(tài)非線性函數(shù)組成.實際中靜態(tài)非線性函數(shù)的多樣性以及（略）er模型串聯(lián)結(jié)構(gòu)使得中間信號的不可測給Wiener模型的辨識帶來很大的困難.本文針對這一問題,采用智能優(yōu)化算法研究了Wiener模型的辨識問題,主要研究工作有: 1、針對一類具有分段不連續(xù)非線性的Wiener模型,以預(yù)測誤差平方和為目標(biāo)函數(shù),采用混合粒子群優(yōu)化算法來估計其參數(shù).該方法可以同時估計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,且辨識精度高. 2、針對一類具有復(fù)雜非線性的Wiener模型,在假設(shè)其非線性是可逆的前提下,用兩段多項式來近似非線性的逆,然后采用混合粒子群優(yōu)化算法來估計其參數(shù). 3、針對Wien（略）變量不可測的問題,采用階躍輸入信號將非線性部分從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
Abstract 第6-7頁
第1章 緒論 第10-21頁
·系統(tǒng)辨識概述 第10-11頁
·Wiener 模型的基本結(jié)構(gòu)及其應(yīng)用 第11-13頁
·Wiener 模型辨識方法概況 第13-15頁
·智能優(yōu)化算法 第15-19頁
·粒子群優(yōu)化算法 第15-17頁
·差分進(jìn)化算法 第17-19頁
·本文主要工作及結(jié)構(gòu)安排 第19-21頁
第2章 具有分段不連續(xù)非線性的Wiener 模型辨識 第21-35頁
·引言 第21-22頁
·問題描述 第22-25頁
·Wiener 模型 第22-23頁
·Wiener 模型的零極點(diǎn)形式 第23-25頁
·混合的單純形與粒子群優(yōu)化算法 第25-29頁
·單純形法 第25-26頁
·改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法 第26-28頁
·混合NM-PSO 算法 第28-29頁
·仿真實驗與分析 第29-34頁
·一階模型 第30-31頁
·三階模型 第31-32頁
·二階零極點(diǎn)模型 第32-34頁
·本章小結(jié) 第34-35頁
第3章 兩段非線性Wiener 模型的辨識 第35-44頁
·引言 第35-36頁
·問題描述與辨識方法 第36-37頁
·仿真結(jié)果及分析 第37-43頁
·本章小結(jié) 第43-44頁
第4章 階躍信號法辨識Wiener 模型 第44-56頁
·引言 第44-45頁
·問題描述與辨識方法 第45-47頁
·問題描述 第45頁
·靜態(tài)非線性部分的辨識 第45-46頁
·線性動態(tài)部分的辨識 第46-47頁
·仿真結(jié)果及分析 第47-55頁
·二階Wiener 模型 第47-49頁
·pH 中和過程的辨識 第49-55頁
·本章小結(jié) 第55-56頁
第5章 基于T-S 模糊模型的Wiener 模型辨識 第56-71頁
·引言 第56-57頁
·辨識方法描述 第57-59頁
·自適應(yīng)差分進(jìn)化算法 第59-60頁
·仿真結(jié)果及分析 第60-70頁
·流體流動控制閥模型 第61-63頁
·Hénon 混沌系統(tǒng) 第63-70頁
·本章小結(jié) 第70-71頁
第6章 基于Wiener 模型的pH 中和過程辨識與PID 控制 第71-85頁
·引言 第71-72頁
·pH 中和過程描述 第72-74頁
·pH 中和過程模型的建立 第74-80頁
·非線性部分的辨識 第74-78頁
·線性動態(tài)部分的辨識 第78-80頁
·pH 過程的 PID 控制 第80-84頁
·本章小結(jié) 第84-85頁
結(jié)論 第85-87頁
參考文獻(xiàn) 第87-94頁
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
致謝 第95-96頁
作者簡介 第96頁
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