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基于遗传算法的传递函数的模型降阶 被引量:1

Transfer Function Model Reduction Based on Genetic Algorithm
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摘要 针对传递函数的模型降阶工作 ,提出采样点在对数分度采样区间上均匀分布的频域采样方案 ,以及基于对数的最小二乘指标。应用遗传算法对此复杂的目标函数进行了求解 ,并通过与传统方法的比较 。 A sampling scheme using uniformly distributive frequencies on logorithm index that performs the transfer function model reduction of high order system is presented. Using both amplitude and phase gains of the frequency response, the given optimal model achieves the solution of the target function. The genetic algorithm produces far better results over the traditional algorithm.
出处 《武汉汽车工业大学学报》 CAS 2000年第2期26-29,共4页
基金 86 3高技术资助项目 !(86 3- 30 6 - ZT0 6 - 0 3) 湖北省自然科学基金资助项目! (975 2 0 1 81 2 9)
关键词 遗传算法 模型降阶 对数分离 传递函数 genetic algorithm reduction of high order system logarithm index nonlinear parameter estimationHuang Zhangcan Assoc. Prof. Division of Basic Sciences, WAPU, Wuhan 430070, China.
  • 相关文献

参考文献6

  • 1Gong M R,Murray-Smith D J.Model Reduction by An Extended Complex Curve-fitting Approach[].Trans Inst Measurement and Control.1993
  • 2Bacon B J,Schmidt D K.Fundamental Approach to Equivalent System Analysis[].Control and Dynamic Systems.1988
  • 3Holland J H.Adaptation in Natural and Artificial Systems[]..1975
  • 4Kuo B C.Automatic Control Systems[]..1991
  • 5Nash J C,Walker -Smith M.Nonlinear Parameter Estimation[]..1987
  • 6Michalewicz Z.Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs[]..1992

同被引文献2

引证文献1

二级引证文献1

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