改进人工蜂群算法的Wiener模型分步辨识法：性能验证与应用

本文主要探讨了一种针对非线性系统Wiener模型参数辨识的创新方法，即"一种改进人工蜂群算法的Wiener模型分步辨识法"，由齐海龙、王琪、刘立业和靳其兵四位作者在《中国科技论文在线》上发表。非线性系统建模是工业控制和信号处理领域的重要课题，Wiener模型因其对动态系统复杂行为的描述而被广泛应用。 该研究提出了一种名为NLJ-Artificial Bee Colony Algorithm (NABC)的算法，它融合了人工蜂群算法（ABC）的简洁性，这使得算法易于理解和实现，同时结合了随机搜索算法的优点，如高效的全局搜索能力和较快的收敛速度。通过对比经典测试函数的表现，研究者证实了NABC算法在优化性能上的优势，尤其是在解决非线性系统参数估计问题时。 关键的创新在于采用了分步辨识法。这种方法避免了传统Wiener模型辨识过程中可能出现的误差累积问题，允许线性和非线性部分独立地进行识别，提高了辨识精度和稳定性。这种方法尤其适用于那些具有复杂动态特性的系统，如pH中和反应过程这样的化学过程。 实验验证通过构建pH中和反应过程的仿真模型，证明了这种分步辨识法的有效性。它不仅提高了模型的准确性，而且提高了辨识的灵活性和鲁棒性。在整个研究过程中，作者使用了国际通用的文献标识码A，表明其研究成果符合学术界的标准和要求。 这篇论文提供了一种实用且高效的方法来解决非线性系统Wiener模型参数辨识的问题，对于工程实践和技术发展具有重要的理论价值和实际应用潜力。通过NABC算法和分步辨识策略，研究者们有望在自动化控制、信号处理和系统工程等领域取得突破。