期刊文献+

基于改进微分进化算法的过程模型参数辨识 被引量:2

下载PDF
导出
摘要 参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法。针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于改进微分进化(DE)算法的模型参数辨识方法,有效提高了参数辨识的精度和效率。对火电厂热工过程参数辨识的仿真研究验证了本文算法的有效性。结果表明,利用改进DE算法辨识过程模型参数,无论过程模型是否具有时滞,该方法对过程模型的阶次不敏感,对于不同的输入信号,均能得到满意的辨识精度和效率。利用本文方法对火电厂热工过程中的一个实例进行建模时,得到了较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致。
作者 陶国正
出处 《电气应用》 北大核心 2011年第4期40-44,共5页 Electrotechnical Application
  • 相关文献

参考文献9

  • 1Golub G H, Van Loan C F. A analysis of the total least-squares problem [J].SIAM J. Numer. Anal. , 1980, 17 (6): 883-893.
  • 2Felsenstein J. Evolutionary. trees from dna sequences: a maximum likelihood approach [J]. J. Mol. Evol. ,1981, 17 (1): 368-376.
  • 3蔡煜东,陈常庆,周斌,陈德辉.用人工神神经网络法辨识发酵动力学模型参数[J].生物数学学报,1994,9(4):103-107. 被引量:13
  • 4姜波,汪秉文.基于遗传算法的非线性系统模型参数估计[J].控制理论与应用,2000,17(1):150-152. 被引量:61
  • 5Stron R, Price K. Differential evolution-a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces [ R ]. Technical Report TR-95-012 ICSI, 1995.
  • 6Stron R, Price K. Differential evolution-a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces [J]. Journal of Global Optimization, 1997, 11 : 341-359.
  • 7Stron R, Price K. Minimizing the real functions of the ICEC 96 contest by differential evolution[C]. IEEE Conference on Evolutionary Computation, 1996: 842 -844.
  • 8Junhong Liu, Jouni Lampinen. A fuzzy adaptive differential evolution algorithm [ C]. Proceedings of IEEE Teneon'02, 2002 : 606-611.
  • 9刘长良,于希宁,姚万业,刘吉臻.基于遗传算法的火电厂热工过程模型辨识[J].中国电机工程学报,2003,23(3):170-174. 被引量:68

二级参考文献9

共引文献127

同被引文献20

引证文献2

二级引证文献6

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部