MATLAB代做Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统.docx

《MATLAB代做Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB代做Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统.docx（7页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、代码设计说明Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统的本质就是将参数的辨识问题转换为参数空间优化问题，对整个参数域进行搜索并最终获得最优的参数估计。本课题，我们需要的参数辨识模型具体描述如下所示：A(q-i)y(k)=q-i,B(q-i)x(k)其中：4”为滞后算子；X(Z)为非线性增益环节的增益，y(幻为线性子系统的输出；A(q“)=+aq+a2q2+B(q)=1+b/+b2q2+btnq均为滞后算子的力的多项式。回到你的那个论文中，论文中，我们的Hammerstein模型为A(U)M)=TB(1)X(Z)即没有考虑噪声干扰的部分，这里，我们的设计也是先不考虑随机噪声的干扰

2、，在完成PSo识辨之后，通过加入噪声来分析算法的性能。本课题，输入信号X(k)满足如下的式子：闺州成(ZMHM&g+分性曲HaaeIWWqqOzS4+山M)0oZ砂wM)q曲0必。04-)-fr+皿ZW)01+ZhYZ)OZ语g0e3或W)0次)咨*d血邺双TZ1-baUf)Z1-bia山1。肉ZHT200H6K2)RO出。.*卜二怔.-e1PSOe2PSO-05QQ12248-48052-1152204060IOO120140160V(t)中七个参数的辨识过程。Y(t)的三个参数的辨识过程如下所示:关于粒子群参数识辨的过程可以参考如下的几个论文：（本设计全部提供）:PSO.rarI野压RAR压缩文件;111.581KB_i