群体智能的系统辨识.pdf

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1、第42卷云南电力技术V01．42No．32014年6月YUNNANELECTRICPOWERJun．2014群体智能的系统辨识陈文雯，刘友宽，孙建平(1．华北电力大学自动化系，河北保定071000；2．华北电力大学云南电网公司研究生工作站，昆明650217；3．云南电网公司电力研究院，昆明650217)摘要：概括了系统辨识的方法，重点介绍了最小二乘法、群体智能算法中的粒子群算法和改进的粒子群算法，给出了估计模型的选择方法，并结合某1000MW火电机组实例，运用两种方法进行了系统辨识和仿真。仿真结果表明，最小二

2、乘法可以完成对系统的辨识，但存在较大偏差；采用粒子群算法辨识结果良好。关键词：系统辨识；最小二乘法；粒子群算法；仿真SystemIdentificationBasedonSwarmIntelligenceCHENWenwen，LIUYoukuan，SUNJianping(1．DepartmentofAutomation，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding，Hebei071000；2．NonhChinaElectricPowerUniversityGraduate

3、StudentWorkstationsofYunnanPowerGridCorporation，Kunming650217；3．SmartGridDepartmentofYunnanElectricPowerResearchInstitute，Kunming650217)Abstract：Establishmentofthesystemmodelisnecessarywhenitcomestostudythecontrolsystem．Therefore，systemidentifica-tionplaysa

4、crucialroleinthestudyofcontrolsystem，ofwhichtheessencesarestructuraloptimizationandparameteroptimization．Thearticlesummarizesthemethodsofsystemidentification，focusingontheleastsquaresmethod，theparticleswarmoptimization(PSO)whichincludedinswarmintelligenceal

5、gorithmandtheimprovedparticleswarmoptimization，givestheselectionmethodofestimationmodelandcombinewithaIO00MWthermalpowerinstance，usetwomethodstoidentifyandsimulatethecontrolsystem．SimulationresultsshowthattheleastsquaresmethodofidentificationCanbedoneonthes

6、ystem，butthereisabigdeviationanditcangetgoodrecognitionresultsbyusingparticleswarlnoptimization．Keywords：SystemIdentification；LeastSquares；PSO；Simulation中图分类号：TP15；TP18文献标识码：B文章编号：1006—7345(2014)03—0010—05l刖罱2最小二乘法系统识别是建模的一种方法。建立数学模型最dxZ．乘法(LS)是估计理论的奠基石，其有两

7、种方法：解析法和系统辨识。思想是使各次实际观测值和计算值之间差值的平系统辨识的过程实质上就是函数拟合的过程，方乘以度量其精确度的数值以后的和为最小。最这里包括传递函数的结构和参数。因此，所要面小二乘法容易理解和掌握，利用其所拟定的识别临的是结构优化和参数优化的问题。如果已经对算法在实施上比较简单。但由于最dx-<乘估计是系统有了一定的了解，那么可以先给出系统模型非一致的、有偏差的，因而为了克服它的不足，描述函数的结构，然后辨识出函数中的参数即可，形成了一些以最dx--乘法为基础的辨识方法，如即把结构(函数)优

8、化问题转化成参数优化广义最dx--乘法、辅助变量法和增广矩阵法，以问题。及将一般的最小二乘法与其它方法相结合的方法，文中从传统系统辨识方法和群体智能系统辨譬如最／Ix_<乘两步法和随机逼近算法⋯。识方法两方面人手，阐述系统辨识的方法，辨识3粒子群算法实际工业控制系统，并对其进行仿真。10第42卷群体智能的系统辨识2014年第3期3．1PSO基本思想示认知因子，c：表示社会因子。它们分别代表了向自PS