改进差分进化算法在非线性系统参数辨识中的应用

"这篇论文研究了基于改进差分进化算法的非线性系统模型参数辨识方法，旨在解决非线性模型参数估计的难题。通过引入自适应变异率和动态非线性增加的交叉概率，该算法能提高收敛速度和辨识精度。经过仿真和实际发酵动力学模型的应用，证明了改进算法的有效性和优越性。" 本文探讨的是非线性系统的模型参数辨识问题，这是一个在控制理论和系统建模中常见的挑战。传统方法在处理这类问题时往往遇到困难，因为非线性系统的复杂性使得参数估计变得复杂且耗时。为了解决这一问题，论文提出了一种基于改进差分进化算法的新方法。 差分进化算法（Differential Evolution Algorithm, DE）是一种全局优化工具，常用于解决复杂的多模态优化问题。在常规DE中，变异策略可能会导致早熟收敛，即在早期迭代阶段就找到局部最优解，而忽视全局搜索。论文中，研究人员通过引入自适应变异率解决了这个问题。这个自适应机制能够根据迭代进程动态调整缩放因子，确保在算法初期保持种群多样性，防止早熟，而在后期则逐渐降低变异率，以保护已经找到的优良解，避免最优解被破坏。 此外，论文还改进了交叉概率的计算方式，采用了动态非线性增加的策略，这有助于加速算法的收敛速度。这种策略可以更有效地探索搜索空间，提高在复杂优化问题中的性能。 为了验证新算法的效果，研究者进行了几类典型非线性模型的参数辨识仿真实验，并将其应用到发酵动力学模型的参数估计中。实验结果显示，改进后的DE算法不仅具有较高的参数辨识精度，而且收敛速度快，显著提升了模型建立的准确性和效率。这些成果对于实际系统中的参数估计问题提供了新的解决方案，特别是对于像发酵过程这样的生物工程领域，其参数估计的准确性对过程控制和优化至关重要。 这篇论文的贡献在于提出了一种自适应和动态的DE变体，适用于非线性系统模型参数的高效辨识。这种方法不仅理论上有价值，而且在实际应用中也显示出了强大的潜力，为处理非线性系统参数估计问题提供了新的思路。