【matlab代做】hammerstein非线性模型的基于pso的参数辨识系统

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1、代码设计说明Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统的本质就是将参数的辨识问题转换为参数空间优化问题，对整个参数域进行搜索并最终获得最优的参数估计。木课题，我们需要的参数辨识模型異体描述如下所示：▲V⑴一般地，Hammerstein模型的差分方程描述为：A(q-[)y(k)=q-dB(q-[)x(k)其中：为滞后算子；欢幻为非线性增益环节的增益，为线性子系统的输出；l++a2q'2+…+anq'nB(^',)=l+/?1^/"1+b2q2+…+b…cfm均为滞后算子的〃1的多项式。回到你的那个论文屮，论文屮，我们的Hammerstein模

2、型为A(q-i)y(k)=q-dB(QZ-b^i駐-b^aad⑽坤i(f)<2^-b~ardA(Z)<加4-^<3(，)<^-ZHt3crdXz)>()b~cKi(f)0-ZbY?<2(Z)<-ZH

3、、-paf州-pbf州+pZ办⑴+pZ2^(t)+e^^Xt)+e2h2pr(t)其中：v(Z)=pu(t)f{(0-paf2(0-pbf3(0+pZ^t)+pZ^t)+久人0+e^^Xt)乂(Z)=4(1-(騎)-(4+b+a)]+/i(b+a-u(t))]))^(1—(/4(Z,—b+d)—w(/)]+//«/)—(^?+tz)]))]+(l—6Z)[(l—(/«f)—(Zj+b+ci)]+/?[(/?—ci)—“(/)]))+(1-(/z[(27—b—d)—u(t)]+li[u(t)—(—b+“)]))]石(,)=^[(1—(/t^(f)—(Zj+/

4、?+“)]+/?[(/?+6Z_))]))+(l-(/<(Z2-/?+必-吣)]+⑽)-(-/?+聊]-(1-娜-(獅)-(Z丨+b+a)]+H^jb_ci)—w(?)]))+(l—(//[(^一b_d)一w⑺]+/«?)—(―/?+6z)]))]/^(f)—6^(1—(/j[w(?)—(2J+/?+6Z)]+/l[(Z?+6Z-z4X))]))-(1-(/<(^—/?+勿一咏)]+/相(0-(-^+刈))]+(1-项(1一(小仂一(名+办+湖+馳一勿一唎))一(1一獻一/?一必一蜘+聯)一(-/?+砌))]/Zj(/)—(Xh[u(^t^—(2j+/?+

5、6Z)]+(1-6Z)/l[w(Z)一(Z!+Z?-6Z)]Jr^(0—df/z[(2^2—办+“)一M(Z)]+(1—6Z)/z[(Z?—Z?—ci)—m(0]pSt)=h[u{t)-{b-ci}}h2pr(t)=h[-(b+a)-u(t)]本系统，需要识辨的系统为：y(Z)=-a{y(t-i)-a2y(t-2)+v(Z)+b{v(t-1)y(t)=v(t-1)+0.15v(r-2)+G.2y(t一1)一0.35y(卜2)p=2,a=0.5,Z?=1,Z,=1.2,Z2=一l，q=1.5，e2=—1.2需要辨识的参数[P，7^，7^1，P^2，Q4，^

6、1，^2]下面为代码的仿真说明部分：根据论文屮的理论，我们首先需要将Hammerstein非线性模型进行分离，得到8个不同的模型，逐个对苏参数进行识辨。下面从较为简单的NL8开始说明直到NL1,NL这九个结果。最后对整个Hammerstein非线性模型进行识辨仿真。NL原非线性模型的坐标图。PSO最佳适应曲线。2.5150.5•0.5T»•••••1IVIpPSOpaPSOpbPSOZ1PSOZ2PSOe1PSOe2PSO■鲁••■■瞥•費嚅IS卜如

7、g^SpeejlQQ122-4848052嘯番••參《»«m蠡感4參••••••，••.•?5•>••>>

8、!Mm•，••^L*••MI*4/)••15■2•2.52040GO80100120140160180200V(t)中七个参数的辨识过程Y(t)的三个参数的辨识过程如下所示:Q-迭代次数迭代次数迭代次数迭代次数迭代次数迭代次数迭代次数0.5迭代次数-0.5050100150选代次数200迭代次数关于粒子群参数识辨的过程可以参考如下的几个论文：（木设计全部提供）