智能算法在系统辨识中应用

《智能算法在系统辨识中应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、智能方法在辨识系统中的应用无论是最小二乘法还是极大似然法，它们在精确辨识线性模型上的成功是毋庸置疑的；但是对生产过程中更多非线性模型的辨识，.显然有些束手无策。在最近的儿十年屮，计算机技术的高速发展和优化计算方法的进步，各种辨识问题的理论研究发展迅速，新方法不断出现，实际应用日益广泛。近年来，随着智能控制理论研究的不断深入及其在控制领域的广泛应用，神经网络、遗传算法、蚁群算法、小波网络、模糊理论等知识被应用于系统辨识屮，发展为很多新的系统辨识方法。它们可以用于线性、非线性的在线辨识。它的基本过程是：首先通过系统仿真，求岀与实际系统在

2、和同外界扰动下的模型输出，然后比较模型输出与系统的实际输出这两者之间的差异，构成误差函数，利用误差函数来不断修正数学模型中的未知参数。当误差函数取极小值时，就认为此时数学模型的参数就是待辨识系统的参数。、常用系统辨识的智能算法简介1.蚁群算法蚁群算法的主要特点是算法利用正反馈的原理使得该方法能很快发现较好解；分布式计算使得该方法易于并行实现，与启发式算法相结合，使得该方法易于发现较好解。研究结果表明，蚁群算法具有较强的鲁棒性。目前，该算法的优越性已经得到一定的体现，初步的研究结果已显示出该算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）

3、方而的优越性.但是该算法也存在一些缺点，如需要较长的搜索时间，容笏出现停滞现象等。但从当前的应用效果来看，这种模仿內然生物的新型系统寻优思想无疑具有十分光明的前景。2.神经网络算法人们对祌经网络是从20世纪40年代开始。1943年首先提出了人工神经网络的模型，迈出Y人类研究祌经M络的第一步。之后祌经M络经历Y发展阶段和低潮阶段。直到80年代，随着Hopfield祌经网络模型和BP神经网络模型的理论的提出，祌经网络理论逐渐引起各国科学研究工作者的关注。口前，自动控制领域面临着控制对象的复杂程度、非线性程度愈加严重，这样，对控制系统的要

4、求更加提高。人工祌经网络有很强的适应于复杂环境能力和对多目标控制Q学能力，并可以任意精度逼近任意非线性连续函数。正好解决控制领域的许多难题。3.遗传算法遗传算法是一种建立在生物界自然选择原理和自然遗传机制的随机搜索法,采纳了自然进化模型，将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入到人工系统屮实现特定目标的优化。在过去十年，随着工业生产规模的不断扩大，最优化的重要性不断提高，许多重耍的大规模组合优化问题及具有复杂约束条件的工程设计问题只能用现代的计算机获得近似解。遗传算法能够在对象数学模型上不十分明确，且存在大量约束条件的情况不，更好

5、地排除局部最优解的干扰，达到全局最优解，因而它被用T与复杂或未知对象相关的参数优化过程屮。遗传算法屈于概率型搜索算法的一种，但是与直接的随机搜索方法不同的是它在搜索过程屮始终保持一个可行解的群体，因此该算法比一般的直接搜索算法更强大。4.退火算法1982年，Kirkpatrick等首先意识到固体退火过程与组合优化问题之间存在的类似性，Metropolis等对固体在恒定温度下达到热平衡过程的模拟也给他们以启迪：应该把Metropolis准则引入到优化过程屮来。最终他们得到一种对Metropolis算法进行迭代的组合优化算法，这种算法模

6、拟了固体的退火过程，因此称之为“模拟退火算法”。当模拟退火算法最初被引入时，这个算法主要应用于集成电路芯片的没计。现在则已经被各个领域所应用，如模糊模式识别、城ik土地布局以及配电网络优化等。随着研究的不断进展，人们对原始的模拟退火算法不断的改进，逐渐形成了如：加温退火法，有记忆的模拟退火算法、多次寻找法、冋火退火法以及并行模拟退火算法以及将模拟退火算法与基因算法混和的算法等等。这些算法极大的提高了模拟退火算法的优化能力。二、蚁群算法用于系统辨识的研究1.蚁群算法的基础人工蚂蚁“寻找食物”群体行为模型如阁所示。假设蚂蚁以I单位长度/

7、单位时间的爬行速度往返于蚁巢E和食物源A之间，并且沿途释放的信息素浓度为1。阁（a）屮d表示跑离，每过1个单位时间各冇30只蚂蚁离幵E和A。阁（b）中时间T=0时，第一代30只蚂蚁分别从A和E出发到达B和D，此吋路径上无信息素，蚂蚁将以相同的概率选择两条路径屮的一条行进，即有15只蚂蚁选择通向C的路径，15只选择通往H的路径。阁（c）屮T=l时，BCD上留有30只蚂蚁的信息素，路径BHD上留有15只蚂蚁的信息素，BCD上信息素的浓度为BHD上的2倍。此吋第二代30只蚂蚁分别从A和E出发到达B和D时按概率选择，将有20只蚂蚁选择C，1

8、0只蚂蚁选择H。于是BCD上将遗留史多的信息素，这个过程反复进行，则BCD上的信息素浓度以更快的速度增长，之后越来越多的蚂蚁选择短路径，最终整个系统收敛到此路径。蚁群优化算法还是一种随机搜索算法，它通过侯选解组成的群体的进化过程来寻求