基于粒子群优化的Hammerstein非线性模型参数辨识系统（Matlab）

最新推荐文章于 2024-10-26 11:23:02 发布
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文章标签： matlab 算法 开发语言
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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*u(k<
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基于PSO算法的Hammerstein非线性模型参数辨识系统(Matlab实现)
2301_79326254的博客
08-10 669
该系统能够自动地对Hammerstein模型的静态非线性部分和线性部分的参数进行辨识，并给出相应的误差评价。该系统能够自动地对Hammerstein模型的静态非线性部分和线性部分的参数进行辨识，并给出相应的误差评价。为了方便起见，这里使用Matlab提供的chirp函数生成一个正弦信号作为输入，并使用已知系统模型产生对应的输出信号，模拟被测系统的输入输出数据。在PSO算法求得优化结果之后，需要对参数进行解码，并将其代入Hammerstein模型中，计算模型的均方误差（MSE）。表示多项式展开后的输入序列，
matlab开发-HammersteinToolbox
08-26
matlab开发-HammersteinToolbox。快速估计构成哈默斯坦模型级联的结构元素。
【Hammerstein模型的级联】快速估计构成一连串哈默斯坦模型的结构元素研究（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
07-16 132
2. 静态非线性函数选择：选择适当的静态非线性函数作为Hammerstein模型的非线性部分。根据系统的特性和预期的非线性行为，选择最能表示系统的非线性特点的函数。需要注意的是，构建Hammerstein模型需要对非线性和线性组成部分的选择和参数估计进行适当的判断和调整。4. 线性动态函数选择：选择适当的线性动态函数作为Hammerstein模型的动态部分。根据系统的动态特性，选择最适合描述系统响应的线性动态函数。使用数据集中的输入和输出信号，在模型的非线性部分和线性动态部分之间优化参数。
Hammerstein 工具箱：快速估计构成 Hammerstein 模型级联的结构元素。-matlab开发
05-30
在许多振动应用中，所研究的系统略呈非线性。 Hammerstein 模型的级联可以方便地描述这样的系统。 Hammerstein工具箱提供了一种基于指数正弦扫描的相位属性的简单方法仅从系统的一个测量响应来估计这种模型的结构元素（内核）。 [1] M. Rébillat、R. Hennequin、E. Corteel、BFG Katz，“用于描述振动设备非线性的 Hammerstein 模型级联识别”，《声音与振动杂志》，第 330 卷，第5，第 1018-1038 页，2011 年 2 月。 [2] A. Novak、L. Simon、F. Kadlec、P. Lotton，“使用指数扫描正弦信号进行非线性系统识别”，IEEE 仪器与测量汇刊，第 59 卷，第 8 期，第 2220-2229 页，8 月2010 年。
基于粒子群算法的参数辨识研究（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-10 514
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟类或鱼类等群体的行为，通过不断地搜索和学习来优化问题的解。在参数辨识问题中，粒子群算法可以用来寻找最优参数组合，从而得到最优的模型。具体来说，粒子群算法通过不断地更新每个粒子的速度和位置来搜索最优解。每个粒子代表一个参数组合，其速度和位置分别对应参数的变化率和当前取值。在搜索过程中，每个粒子会根据自身历史最优解和全局最优解来更新速度和位置，从而逐步逼近最优解。在参数辨识中，粒子群算法可以通过以下步骤来实现：
精选资源
hammerstein非线性模型matlab代码
10-26
本资源提供了在MATLAB环境下实现Hammerstein非线性模型的代码，对于理解和应用此类模型非常有帮助。 MATLAB是一款强大的数值计算和数据可视化软件，其丰富的函数库和灵活的编程环境使得非线性模型的构建和分析变得...
应用改进粒子群算法辨识Hammerstein模型.pdf
09-29
通过上述分析，我们可以得出结论，该研究提出了一种改进的粒子群算法，特别适用于非线性系统辨识，尤其是Hammerstein模型的识别。这种改进算法在提升辨识精度和效果方面具有显著优势，对于理解和控制非线性系统具有...
MATLAB参数辨识的小例子.zip
03-25
在这个名为“MATLAB参数辨识的小例子.zip”的压缩包中，我们可以看到一系列的文件，它们共同展示了一个非线性系统辨识的简单应用。 首先，`dynamics_blog.asv`可能是一个保存了系统动态模型的文件，ASV格式通常用于...
m基于PSO粒子群优化的Hammerstein模型参数辨识算法matlab仿真,对比LS最小二乘法
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
11-14 1440
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。非线性系统的辨识一直是现代辨识领域中的一个主要课题。
matlab偏差补偿最小二乘,基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识
weixin_42509847的博客
03-23 1114
自动化学报 2010年 第1期第36卷第1期2010年1月自动化学报ACTAAUTOMATICASINICAVol.36,No.1January,2010基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识李妍1毛志忠1王琰2袁平1贾明兴1摘要许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Ham...
【系统辨识】最小二乘辨识模型的建立
麦斯威尔逊的博客
10-07 1914
描述的辨识模型示意图如上图所示，它把输出表示为参数的线性组合形式，是辨识问题的一个基本表达形式，称为最小二乘格式。因为这个最小二乘格式辨识模型的参数向量易于用最小二乘方法辨识。本文主要说明如何把系统模型化为最小二乘格式。
Wiener-Hammerstein模型阅读整理
weixin_44539751的博客
07-21 4692
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非线性系统辨识：非线性 ARX 和 Hammerstein-Wiener
zephyr_wang的博客
01-08 1万+
非线性系统辨识：非线性 ARX 和 Hammerstein-Wiener
【数据分析】一连串哈默斯坦Hammerstein模型的结构元素研究Matlab代码
qq_59747472的博客
10-18 1129
摘要: 哈默斯坦模型作为一种非线性系统建模方法，在诸多工程领域得到了广泛应用。本文重点研究一连串哈默斯坦模型的结构元素，包括静态非线性环节、线性动态环节以及串联结构对模型整体性能的影响。通过深入分析其数学描述，并结合Matlab代码实现，探讨不同结构元素参数变化对模型输出的影响，最终旨在揭示一连串哈默斯坦模型的内在机制，为其在实际应用中的参数辨识和模型优化提供理论指导和实践参考。关键词: 哈默斯坦模型；非线性系统；系统辨识；Matlab；结构分析1. 引言。
【图像分割】心血管分割【含Matlab源码 3115期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
12-01 1021
心血管分割 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
在Hammerstein非线性模型中，基于PSO的参数辨识系统
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-09 2278
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。我们需要的参数辨识模型具体描述如下所示： 将Hammerstein非线性模型进行分离，得到8个不同的模型，逐个对其参数进行识辨。下面从较为简单的NL8开始说明直到NL1，NL这九个结果。最后对整个Hammerstein非线性模型进行识辨仿真。 NL 原非线性模型的坐标图。 PSO最佳适应曲线。 V（t）中七...
MATLAB环境下Hammerstein模型开发工具箱深度应用
最新发布
weixin_42360733的博客
10-26 1204
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Hammerstein模型是一种工程领域广泛使用的非线性系统建模方法，包括静态非线性和线性动态两个部分。在MATLAB环境中，HammersteinToolbox为工程师和研究人员提供了对这类模型进行估计、分析、识别和仿真的专门工具箱。该工具箱简化了模型级联结构元素的快速估算，支持从噪声数据中自动识别模型参数，并提供参数优化、模型验证...
机器人系统辨识——基于MATLAB的非线性系统辨识
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西涯先生的博客
03-25 1万+
Hello，欢迎做客我的博客。 这里会介绍关于机器人的方方面面，希望对你有所帮助。 今天的内容关于机器人动力学模型的参数辨识，这是在做机器人控制前的关键一步！ 工具和参考链接 由于机器人动力学模型往往都是非线性的，这里用到的工具是： MATLAB的System Identification Toolbox（系统辨识工具箱），其中的Nonlinear Grey-Box Models（非线性灰箱建...
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