甘油连续生物歧化过程的参数辨识与非线性分析

为了给出能够较好描述甘油连续生物歧化为1,3-丙二醇过程的数学模型以及模型的非线性特性,研究了其参数辨识与非线性分析问题.首先,建立了甘油连续歧化过程的GMA-系统,给出了以模型的计算值与实验测量值误差最小为优化目标、以甘油连续发酵过程的稳态条件为约束的参数辨识优化问题.采用序列二次规划算法,获得了相应动力学系统的最优参数值.结果表明,构建的GMA-系统的参数辨识优化模型能够得到更准确的参数值.其次,将辨识出的参数结果代入到甘油连续歧化过程的GMA-系统中,进行了平衡点计算与稳定性分析等.采用符号化实根隔离法求解了系统的平衡点,依据几乎线性系统的稳定性理论研究了平衡点的稳定性.     

基于群体智能算法的非线性系统参数辨识

群体智能算法是一类适用于非线性、不可微和多峰值复杂函数的优化方法.针对非线性系统的特点,在粒子群算法中,采用贪婪准则来确定全局最优粒子,并将该算法与人工蜂群算法应用于非线性系统参数辨识,辨识结果显示了两种算法对含加性噪声的NARMAX模型辨识的有效性,并为将来的研究工作提出了方向.     

微生物间歇发酵比生长速率辨识及优化算法

根据微生物间歇发酵甘油生产1,3-丙二醇过程的特征及动态行为,建立了能够更好地描述微生物间歇发酵过程的含控制函数和参数的动力系统,证明了该系统的一些性质.以实验数据和计算值之间误差平方和最小为性能指标,建立了系统辨识模型.根据微生物生长特点,采用离散化方法将系统辨识模型转化为一个参数辨识问题.最后,构造了改进的粒子群算法求解.数值结果表明实验观测值和计算值之间的相对误差比已有研究结果降低了6%~16%,该系统能更好地模拟间歇发酵过程.     

非线性立木材积模型参数辨识的改进算法及其应用

以Marquardt非线性模型参数辨识为基础，以山本式二元立木动．冬材积模型为例，阐述了非线性参数估计的最小二乘原理，分析了估计方法的误差，采用二次项函数逼近的二次算法提高了材积模型的估计精度。以广东森林资源调查的样本资料．对提出的方法进行了验证与应用，结果表明改进的方法比原有的方法精度提高了一个数量级。     

系统辨识的粒子群优化方法

研究了一种基于粒子群优化算法对系统进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将典型数学模型相互组合而构成系统模型,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后利用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步提高粒子群优化算法的辨识性能,提出了一种改进的粒子群优化算法.仿真结果表明,给出的辨识算法是合理的,虽然扰动对算法的性能以及辨识结果有一定的影响,但利用文中所提出的改进粒子群优化算法仍然可以理想地辨识出系统的结构以及模型的参数,且与已有辨识算法相比更加有效.     

微生物连续发酵建模及胞内动力学参数辨识

针对甘油连续发酵生产1,3-丙二醇过程,建立了涉及胞内物质及跨膜运输方式的动力学系统,并讨论了该系统的一些性质.以计算值与实验数据的平均相对误差作为目标函数,给出了估计胞内动力学参数的参数辨识模型,并证明了该辨识模型最优参数的存在性.最后构造了改进粒子群算法求解辨识模型中的最优参数.数值结果表明:平均相对误差减小了20...     

基于APSO算法的参数辨识与优化

将自适应粒子群优化（APSO）算法应用在系统辨识和参数优化中,定性地分析系统参数空间范围,把系统辨识和参数优化问题转化为参数空间寻优,利用APSO算法在寻优过程中有效避免局部最优的特点,在整个参数空间内并行寻找获得系统参数的最优解。通过对多种模型的仿真实验研究表明,APSO算法在系统辨识和参数优化问题中优于原有的GA和PSO方法。     

一种新的TS模型辨识算法

提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想:首先采用MCR算法(Mountain C-Regressionmethod)自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK(Gustafon-Kessl)聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法(Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO)对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度.     

基于改进粒子群算法的双馈感应发电机参数辨识

基本粒子群算法(PSO)存在早熟问题,且惯性权重对参数辨识结果的影响较大,为此提出将变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法相结合的改进PSO算法,并将其应用于双馈感应发电机(DFIG)的参数辨识。分析了DFIG中各参数的可辨识性和辨识难易度,给出了基于改进PSO算法的参数辨识步骤。与采用基本PSO算法、变权重PSO算法和全局最优位置变异PSO算法的参数辨识结果相比较,该方法具有收敛速度快、辨识误差小的优点,即使在较大的搜索范围内仍具有较高的辨识精度。     

采用混沌粒子群优化算法的水质模型参数辨识

提出了一种新的适用于水质模型参数辨识的混沌粒子群优化(LCPSO)算法.与粒子群优化(PSO)算法相比,该算法将Logistic混沌搜索嵌入到PSO算法中,利用混沌变量产生初始粒群,并对子代部分粒子群体进行微小扰动,随着搜索过程的深入逐步调整扰动幅度,以克服PSO算法的早熟、易陷入局部极值等固有缺陷.采用标准测试函数,将该算法与遗传算法(GA)和PSO算法进行比较,证明了其收敛速度和寻优能力的优越性.采用实测水质数据,将LCPSO算法应用于具有一定工程价值和复杂程度的Dobbins-Camp BOD-DO水质模型的参数辨识.结果显示,所得水质数据与实测值误差平方和仅为0.150 3,且相对误差在±0.2%范围内,故该算法可为水质模型的参数辨识提供一条新的途径.     

基于Memetic框架混合群智能算法的NARMAX模型参数辨识

针对NARMAX模型的参数辨识问题,提出一种新颖的混合群智能算法.该算法在Memetic算法框架的基础上,采用粒子群算法与人工蜂群算法融合作为全局搜索策略,采用单纯形优化法作为局部搜索策略.针对三个复杂程度不同的NARMAX模型进行的参数辨识仿真实验,结果显示,与标准人工蜂群算法和随机惯性权重粒子群算法相比,新算法无论在鲁棒性还是求解精度上都具有一定优势.     

采用非线性粒子群算法的同步糖化发酵参数辨识

为进一步优化同步糖化发酵(SSF)工艺,在经典发酵动力学的基础上,总结出SSF工艺中的还原糖变化方程,并采用自适应粒子群优化(PSO)算法进行菌体生长、产物生成以及还原糖消耗的模型参数辨识.通过比较分析线性和非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法在动力学参数辨识过程中的优劣,确定了非线性方法的快速收敛特性.结果表明:模型的拟合值与实验数据比较接近,即利用这些模型来反映此SSF过程的机理具有一定的准确性和可靠性;通过非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法进行参数辨识具有一定的可行性和推广性,也为模型参数辨识提供了一种新思路.     

基于天体系统粒子群算法的异步电机参数辨识

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易早熟收敛的缺点,提出了一种基于天体系统模型的粒子群优化算法(CSPSO).在CSPSO算法中,参照天文学中的天体系统模型,将种群划分为多个相对独立的天体系统,每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行,在算法的后期引入混沌优化,最终确定出优化问题的全局最优解.将CSPSO算法应用于异步电机参数辨识问题中,仿真结果表明CSPSO算法比GA算法和PSO算法具有更精确的参数辨识能力.     

间歇发酵非线性酶催化混杂动力S系统及参数辨识

在微生物间歇发酵生产1,3-丙二醇的过程中,不能根据实验确定甘油和1,3-丙二醇跨膜运输方式。本文以此为背景,建立相应的非线性酶催化混杂动力S系统,进而以胞外物质浓度的相对误差为性能指标,以非线性酶催化混杂动力S系统为约束条件,建立参数辨识模型,并证明辨识模型最优解的存在性。利用粒子群算法对参数辨识问题进行求解,推断出甘油和1,3-丙二醇最有可能的跨膜运输方式是主被动运输相结合。     

一个非线性模型的参数辨识

给出了一个非线性模型的参数辨识方法和过程。     

基于精英反向学习粒子群算法的光伏电池参数辨识

快速准确辨识光伏电池参数对于电池输出功率预测及电池故障诊断模型的研究具有重要意义.针对传统智能算法应用于光伏电池参数辨识时存在准确性低、易陷入早熟的问题,提出一种精英反向粒子群算法(EOPSO),在算法进化过程中,对当前种群中的优秀个体根据概率进行精英反向学习,生成精英反向种群,并将精英反向种群与当前种群进行竞争,当算...     

差分进化算法在气动力参数辨识中的应用

差分进化算法是一种新兴的优化算法,与最小二乘法等梯度类算法相比,它能够进行全局寻优且对初值不敏感,具有广泛的应用前景.建立某型飞机刚体运动的6自由度非线性动力学模型,在叠加一定比例白噪声的情况下获得其仿真数据,使用差分进化算法辨识出该型飞机的纵向运动气动力参数,辨识结果与真实值较为吻合,证明该算法是可行的.多组试验表明:对于该型飞机的动力学模型和仿真数据,使用差分进化算法的辨识结果与使用最小二乘法、普通粒子群算法的辨识结果相比,具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

神经网络在非线性系统参数辨识中应用

要对非线性系统进行控制，必须掌握其模型．介绍一种辨识非线性系统模型的方法，该方法利用多层神经网络可以逼近任何非线性函数这一理论，提出针对非线性系统构造神经网络模型，并给出一种实用的BP算法．最后通过仿真实验，证明该方法切实可行．     

基于混沌粒子群算法的连铸传热模型参数辨识

针对连铸传热模型参数辨识问题中包含偏微分方程所带来的复杂性和非线性,提出采用混沌粒子群算法进行优化求解,依据不同位置射钉测量坯壳厚度和二冷外测量铸坯表面温度相结合,优化确定了二冷换热系数和有效导热系数相应参数.最后通过在线计算铸坯表面温度与二冷出口铸坯表面测温比较,结果偏差小于13℃,验证了辨识参数的可靠性.校验后的模型成功应用于连铸机的二冷配水优化和动态控制.