公开(公告)号：CN109992907A

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201910277241.3

申请日：2019-04-08

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  宗天成 ,  张佳丽 ,  沈文兵 ,  徐珊玲 ,  刘梦茹 ,  李磊 ,  杨奕 ,  桂雪琪

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的连续搅拌釜反应器维纳非线性模型辨识方法，包括构建出连续搅拌釜反应器的维纳非线性模型，获得连续搅拌釜反应器的辨识模型；构建线性递减惯性权重的粒子群优化搜索方法，通过将辨识模型的参数作为粒子群的位置向量，基于适应度函数来更新各粒子的位置和速度，采用粒子群优化对参数空间进行高效搜索，来获得系统模型参数的最优估计。该辨识方法在迭代初期具有较大的搜索空间和速度，而在迭代后期具有较强的局部搜索能力，收敛速度快，辨识精度高。本发明还建立了线性递减惯性权重粒子群迭代辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到连续搅拌釜反应器维纳非线性系统的参数估计中去，具有一定的工程应用价值。

公开(公告)号：CN109992907B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN201910277241.3

申请日：2019-04-08

Applicant: 南通大学

Inventor： 李俊红 ,  宗天成 ,  张佳丽 ,  沈文兵 ,  徐珊玲 ,  刘梦茹 ,  李磊 ,  杨奕 ,  桂雪琪

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群的连续搅拌釜反应器维纳非线性模型辨识方法，包括构建出连续搅拌釜反应器的维纳非线性模型，获得连续搅拌釜反应器的辨识模型；构建线性递减惯性权重的粒子群优化搜索方法，通过将辨识模型的参数作为粒子群的位置向量，基于适应度函数来更新各粒子的位置和速度，采用粒子群优化对参数空间进行高效搜索，来获得系统模型参数的最优估计。该辨识方法在迭代初期具有较大的搜索空间和速度，而在迭代后期具有较强的局部搜索能力，收敛速度快，辨识精度高。本发明还建立了线性递减惯性权重粒子群迭代辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到连续搅拌釜反应器维纳非线性系统的参数估计中去，具有一定的工程应用价值。