【摘 要】
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为了更好地辨识分数阶系统的参数,提出了一种基于Tent映射的改进粒子群算法(MPSO).采用8个经典测试函数对MPSO算法的性能进行了测试,并与自适应时变加速器算法(ACPSO)、改进
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京,210094Department of Electrical and Computer Engineering,Stevens Institute of Technolo
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为了更好地辨识分数阶系统的参数,提出了一种基于Tent映射的改进粒子群算法(MPSO).采用8个经典测试函数对MPSO算法的性能进行了测试,并与自适应时变加速器算法(ACPSO)、改进的被动聚集粒子群算法(IPSO)以及遗传算法(GA)进行对比,验证了所提算法的有效性.在已知模型结构和未知模型结构的基础上,利用所提算法对2种典型分数阶模型进行参数辨识.参数辨识结果表明,应用位置信息的平均值有利于充分共享个体间的信息,从而能够加快全局搜索速度;Tent映射具有的均匀性和遍历性能够防止位置信息中极值的产生,避免算法陷入局部最优.MPSO算法收敛速度快、精度高,是一种有效且实用的方法.
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