PSO算法改进的非线性系统参数辨识方法提升精度与效率

本文主要探讨了一种创新的非线性系统模型参数辨识方法，针对传统方法（如最小二乘法和极大似然估计）在处理噪声数据和非连续系统的局限性，以及遗传算法在编码复杂性和搜索效率上的挑战，提出了采用微粒群优化（PSO）算法进行参数辨识。PSO算法以其全局优化能力和简单的操作机制，避免了依赖梯度信息和网络结构选择的问题。 在传统的PSO中，每个模型参数被视为微粒群中的一个粒子，它们在参数空间内并行搜索最佳解。粒子的位置和速度反映了当前状态和适应度，通过调整速度和位置更新规则，微粒群能够动态地寻找全局最优解。文章指出，微粒的速度受到最大速度限制，防止因过度加速而错过潜在的最优参数值。 作者对PSO算法进行了改进，可能包括对速度更新公式（式(3)和式(4)）的优化，旨在提高算法的收敛速度和稳定性。这些改进可能考虑了历史最优解的记忆机制，即粒子群历史最佳位置Pg的使用，以便更好地引导搜索过程，减少局部最优陷阱的影响。 参数辨识的目标是，在给定的模型结构下，利用观测数据(xi，yi)来估计模型参数，使得模型预测与实际测量之间的误差平方最小化。这种方法的优点在于提高了参数辨识的精度，尤其是在处理非线性和噪声数据时，同时降低了对初始参数设置的敏感性，从而提升了整体的辨识效率。 这篇文章提供了一种新颖的策略，利用微粒群优化算法的优势，有效地解决了非线性系统模型参数辨识中的挑战，对于控制领域的研究者来说，这是一种有价值的优化工具，能够简化参数估计过程，提升系统建模的准确性。