[发明专利]非线性迟滞动力学模型参数识别的粒子群新算法

摘要

本发明公开了非线性迟滞动力学模型参数识别的粒子群新算法，属于非线性迟滞系统参数识别、群智能算法领域。针对非线性迟滞动力学模型的特征，本发明在标准粒子群算法的基础上，通过定义特殊的适应度函数，建立了识别非线性迟滞动力学模型参数的改进粒子群算法。本发明改善了标准粒子群算法的收敛性能，能够提高算法在前期迭代过程中的全局寻优能力以及在后期迭代过程中的局部寻优能力，避免优化识别过程陷入局部极值、发生早熟收敛，能够准确、快速地识别具有非线性迟滞特性的动力学模型的参数。

主权项

非线性迟滞动力学模型参数识别的粒子群新算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，读入包含试验状态与迟滞回线在内的试验数据；步骤2，初始化粒子群，将D个代表待识别参数的N维粒子随机布置在搜索域内；步骤3，利用D个粒子的N维参数，调用非线性迟滞动力学模型的分析模块，计算全体粒子的迟滞回线；步骤4，计算各个粒子的迟滞回线计算值与试验值之间的差距，利用适应度函数确定各个粒子的适应度值；步骤5，通过将各个粒子的适应度值与各个粒子的历史最优适应度值以及全局最优适应度值比较，更新各个粒子的历史最优位置和粒子群的全局最优位置；步骤6，利用步骤5中确定的各个粒子新的历史最优位置和粒子群新的全局最优位置，更新各个粒子的位置；步骤7，当算法达到最大迭代步数时，输出识别结果，完成整个识别过程。