王　峰　邢科義　徐小平

摘要：研究了一種基于粒子群優(yōu)化算法對系統(tǒng)進(jìn)行辨識的新方法。該方法的基本思想是將典型數(shù)學(xué)模型相互組合而構(gòu)成系統(tǒng)模型，即首先將系統(tǒng)結(jié)構(gòu)辨識問題轉(zhuǎn)化為組合優(yōu)化問題，然后利用粒子群優(yōu)化算法同時實現(xiàn)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)辨識與參數(shù)辨識。為了進(jìn)一步提高粒子群優(yōu)化算法的辨識性能，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法。仿真結(jié)果表明，給出的辨識算法是合理的，雖然擾動對算法的性能以及辨識結(jié)果有一定的影響，但利用文中所提出的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法仍然可以理想地辨識出系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及模型的參數(shù)，且與已有辨識算法相比更加有效。

關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)辨識；參數(shù)辨識；粒子群優(yōu)化算法；組合優(yōu)化

中圖分類號：TP273文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：0253—987X(2009)02—0116—05