基于智能优化算法的Wiener模型辨识论文提纲
论文摘要: 非线性系统在实际中广泛存在（略）系统的模型是精确分析系统性能、实现系统高精度控制的基础,它包括确定模型的结构和估计模型的参数.由于还不能找到一种通用的结构来描述所有的非线性系统,研究人（略）向模块(Block-oriented)的模型描述非线性系统.W（略）型是一种面向模块模型,它由一个线性动态子系统后面串联一个静态非线性函数组成.实际中静态非线性函数的多样性以及（略）er模型串联结构使得中间信号的不可测给Wiener模型的辨识带来很大的困难.本文针对这一问题,采用智能优化算法研究了Wiener模型的辨识问题,主要研究工作有: 1、针对一类具有分段不连续非线性的Wiener模型,以预测误差平方和为目标函数,采用混合粒子群优化算法来估计其参数.该方法可以同时估计出线性部分和非线性部分的参数而不需要知道中间信号,且辨识精度高. 2、针对一类具有复杂非线性的Wiener模型,在假设其非线性是可逆的前提下,用两段多项式来近似非线性的逆,然后采用混合粒子群优化算法来估计其参数. 3、针对Wien（略）变量不可测的问题,采用阶跃输入信号将非线性部分从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...
目录:摘要 第4-6页
Abstract 第6-7页
第1章 绪论 第10-21页
·系统辨识概述 第10-11页
·Wiener 模型的基本结构及其应用 第11-13页
·Wiener 模型辨识方法概况 第13-15页
·智能优化算法 第15-19页
·粒子群优化算法 第15-17页
·差分进化算法 第17-19页
·本文主要工作及结构安排 第19-21页
第2章 具有分段不连续非线性的Wiener 模型辨识 第21-35页
·引言 第21-22页
·问题描述 第22-25页
·Wiener 模型 第22-23页
·Wiener 模型的零极点形式 第23-25页
·混合的单纯形与粒子群优化算法 第25-29页
·单纯形法 第25-26页
·改进的粒子群优化算法 第26-28页
·混合NM-PSO 算法 第28-29页
·仿真实验与分析 第29-34页
·一阶模型 第30-31页
·三阶模型 第31-32页
·二阶零极点模型 第32-34页
·本章小结 第34-35页
第3章 两段非线性Wiener 模型的辨识 第35-44页
·引言 第35-36页
·问题描述与辨识方法 第36-37页
·仿真结果及分析 第37-43页
·本章小结 第43-44页
第4章 阶跃信号法辨识Wiener 模型 第44-56页
·引言 第44-45页
·问题描述与辨识方法 第45-47页
·问题描述 第45页
·静态非线性部分的辨识 第45-46页
·线性动态部分的辨识 第46-47页
·仿真结果及分析 第47-55页
·二阶Wiener 模型 第47-49页
·pH 中和过程的辨识 第49-55页
·本章小结 第55-56页
第5章 基于T-S 模糊模型的Wiener 模型辨识 第56-71页
·引言 第56-57页
·辨识方法描述 第57-59页
·自适应差分进化算法 第59-60页
·仿真结果及分析 第60-70页
·流体流动控制阀模型 第61-63页
·Hénon 混沌系统 第63-70页
·本章小结 第70-71页
第6章 基于Wiener 模型的pH 中和过程辨识与PID 控制 第71-85页
·引言 第71-72页
·pH 中和过程描述 第72-74页
·pH 中和过程模型的建立 第74-80页
·非线性部分的辨识 第74-78页
·线性动态部分的辨识 第78-80页
·pH 过程的 PID 控制 第80-84页
·本章小结 第84-85页
结论 第85-87页
参考文献 第87-94页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 第94-95页
致谢 第95-96页
作者简介 第96页
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