用粒子种群算法辨识非线性动态模型G(s)=(1/(s+1)(10s+1))e^(-0.8s)的MATLAB代码

下面是使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）辨识非线性动态模型G(s)=(1/(s+1)(10s+1))e^(-0.8s)的MATLAB代码：

% 非线性动态模型
function dy = model(t, y, u)
    dy = (1/(s+1)/(10*s+1))*exp(-0.8*s)*u;
end

% 采样时间和时间向量
Ts = 0.1;
t = 0:Ts:50;

% 真实的模型参数
a = 1;
b = 10;
c = 0.8;

% 生成输入信号
u = sin(t);

% 生成输出信号
s = tf('s');
G = 1/((s+1)*(10*s+1))*exp(-0.8*s);
y = lsim(G, u, t);

% PSO算法参数
options = optimoptions('particleswarm', 'SwarmSize', 20, 'MaxIterations', 100);
lb = [0, 0, 0];
ub = [2, 20, 2];
x0 = [1, 5, 1];
fun = @(x) norm(y - lsim(model, u, t, x));
[x, fval] = particleswarm(fun, 3, lb, ub, options);

% 输出参数估计结果
disp(['a = ' num2str(x(1))]);
disp(['b = ' num2str(x(2))]);
disp(['c = ' num2str(x(3))]);

% 绘制输出信号和估计信号
G_est = 1/((s+x(1))*(x(2)*s+1))*exp(-x(3)*s);
y_est = lsim(G_est, u, t);
plot(t, y, t, y_est);
legend('真实输出', '估计输出');

在这个代码中，我们首先定义了非线性动态模型`model`，然后生成了输入信号`u`和真实输出信号`y`。然后我们使用PSO算法来估计模型参数`a`，`b`和`c`，最后绘制了真实输出和估计输出的比较。

请注意，这个代码仅供参考，具体的参数和算法设置可能需要根据实际情况进行调整。