头脑风暴优化提升Wiener模型参数辨识效率与精度

本文主要探讨了在工业过程控制领域广泛应用的Wiener模型的参数辨识问题。Wiener模型以其模块化的非线性特性而著名，然而，这种结构导致了参数辨识的困难，无法通过直接方法获得解析解。针对这一挑战，研究者们提出了一个创新的方法，即利用头脑风暴优化（Brainstorm Optimization, BSO）算法来解决这一问题。 BSO算法是一种并行搜索的优化策略，它模拟了群体思维的过程，通过集体智慧寻找问题的最优解。作者将Wiener模型的参数估计问题重新定义为一个带有约束的非线性优化问题，利用BSO算法进行全局搜索。在这个过程中，关键的是如何有效地调整算法的变异过程，也就是在搜索过程中根据反馈信息动态改变算法的参数，以提升搜索效率和辨识精度。 具体来说，作者可能采用了一种自适应变异策略，根据搜索过程中的收敛情况和局部最优解的质量，调整变异强度和方向，使得算法能够在探索未知区域的同时，保持对已知高质量解的依赖，从而避免陷入局部最优，提高全局优化性能。这种方法旨在加速算法的收敛速度，同时保证参数辨识结果的准确性。 为了验证这种基于BSO算法的Wiener模型参数辨识方法的有效性，研究者进行了数值仿真和实际工业数据的测试。仿真结果展示了算法在处理模拟系统时的优越性能，而工业数据的应用则进一步证明了其在复杂实际环境下的稳健性和实用性。 本文的主要贡献在于提出了一种结合头脑风暴优化算法的策略，有效解决了Wiener模型参数辨识的难题，提高了辨识精度和算法的效率。这一研究成果对于工业过程控制领域的模型参数估计具有重要的理论和实际价值。