【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)、改进的被
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,DepartmentofElectricalandComputerEngineering,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China(No.61374153,61473138,61374133)，the Natural Science Foundation of Jiangsu Province(No.BK20151130)Six Talent Peaks Project in Jiangsu Province(No.2015-DZ
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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映射具有的均勾性和遍历性能够防止位置信息中极值的产生，避
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