| 基于改进差分进化算法的系统辨识方法 |
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| 作者姓名： | 吕证 陈博 李章勇 秦对 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 自动化学院, 重庆, 400065;重庆邮电大学 生命健康信息科学与工程学院, 重庆, 400065;重庆邮电大学 生命健康信息科学与工程学院, 重庆, 400065;重庆邮电大学 光电工程学院, 重庆, 400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(11904042);中国博士后科学基金项目(2022MD723728);重庆市自然科学基金项目(CSTB2023NSCQ-MSX0861) |
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| 摘 要： | 对于复杂控制系统,采用传统建模方法得到的被控对象模型,存在精度较低和收敛速度较慢等问题。针对该问题,提出了一种基于改进差分进化算法的系统辨识方法,通过采用变异率和交叉算子动态更新策略,并实时更新种群以及优化、进化终止条件,大幅度地提升了辨识模型的精度以及算法的收敛速度。与传统的最小二乘法、二阶加时滞模型法、差分进化算法以及遗传算法相比,提出的辨识方法在精度上分别提升了94.91%、40.11%、23.33%和8.48%。与传统遗传算法和差分进化算法相比,提出的方法在收敛速度上提升了近3.2倍。实验结果表明,提出的方法可以有效地克服干扰信号影响,得到精确的系统传递函数模型。
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| 关 键 词： | 系统辨识 改进差分进化算法 超声换能器 传递函数模型 |
| 收稿时间： | 2023-12-08 |
| 修稿时间： | 2024-12-20 |
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