8.7 基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識_第1頁
8.7 基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識_第2頁
8.7 基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識_第3頁
8.7 基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識_第4頁
8.7 基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識_第5頁
已閱讀5頁，還剩11頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

8.7基于差分進(jìn)化算法的非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識劉金琨以下面二個(gè)例子為例，說明差分進(jìn)化算法在非線性系統(tǒng)中的參數(shù)辨識中的應(yīng)用。辨識非線性靜態(tài)模型01辨識非線性動態(tài)模型02目錄CONTENTS01辨識非線性靜態(tài)模型一、辨識非線性靜態(tài)模型

一、辨識非線性靜態(tài)模型首先運(yùn)行模型測試程序chap8_9.m，對象的輸入樣本區(qū)間為[-44]之間，步長為0.10，由式（8.20）計(jì)算樣本輸出值，共有81對輸入輸出樣本對。將待辨識的參數(shù)向量記為X，取樣本個(gè)數(shù)為Size=200，最大迭代次數(shù)G=200，采用實(shí)數(shù)編碼，四個(gè)參數(shù)的搜索范圍均為[0,5]。一、辨識非線性靜態(tài)模型

一、辨識非線性靜態(tài)模型圖8-14辨識誤差函數(shù)的優(yōu)化過程一、辨識非線性靜態(tài)模型仿真程序模型測試程序：chap8_9.m辨識程序

差分進(jìn)化算法辨識程序：chap8_10.m

目標(biāo)函數(shù)計(jì)算程序：chap8_10obj.m1202辨識非線性動態(tài)模型二、辨識非線性動態(tài)模型

二、辨識非線性動態(tài)模型

二、辨識非線性動態(tài)模型

二、辨識非線性動態(tài)模型

二、辨識非線性動態(tài)模型圖8-15辨識誤差函數(shù)的優(yōu)化過程二、辨識非線性動態(tài)模型仿真程序:

模型測試程序模型測試主程序：chap8_11.m偽隨機(jī)二進(jìn)制序列產(chǎn)生程序：chap8_11prbs.m

辨識程序差分進(jìn)化算法辨識程序：chap8_12

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論