本文介绍了利用Matlab的粒子群优化算法（PSO）进行Hammerstein非线性模型的参数辨识。通过输入-输出数据，估计模型的线性动态和静态非线性部分的参数，以实现系统建模和控制。模型由线性动态系统（差分方程描述）和静态非线性系统（非线性函数描述）组成。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的Hammerstein非线性模型的参数辨识系统。Hammerstein模型是一种常用的非线性系统模型，由线性动态系统和静态非线性系统组成。参数辨识的目标是通过已知的输入-输出数据来估计Hammerstein模型的参数，以便对系统进行建模和控制。
首先，让我们定义Hammerstein模型的结构。Hammerstein模型由两个部分组成：线性动态系统和静态非线性系统。线性动态系统通常使用差分方程来描述，可以表示为：
y(k) = b1*u(k) + b2*<
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