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8.5基于粒子群算法的非线性系统参数辨识刘金琨以下面三个例子为例，说明粒子群算法在非线性系统中的参数辨识中的应用。01辨识非线性静态模型一、辨识非线性静态模型

一、辨识非线性静态模型首先运行模型测试程序chap8_4.m，对象的输入样本区间为[-44]之间，步长为0.10，由式（8.10）计算样本输出值，共有81对输入输出样本对。一、辨识非线性静态模型将待辨识的参数向量记为X，取样本个数为Size=200，最大迭代次数G=200，采用实数编码，四个参数的搜索范围均为[0,5]。粒子运动最大速度为Vmax=1.0，即速度范围为[-1,1]。学习因子取c1=1.3,c2=1.7，采用线性递减的惯性权重，惯性权重采用从0.90线性递减到0.10的策略。目标函数的倒数作为粒子群的适应度函数。将辨识误差指标直接作为粒子的目标函数，越小越好。一、辨识非线性静态模型

一、辨识非线性静态模型图8-9辨识误差函数的优化过程一、辨识非线性静态模型仿真程序模型测试程序：chap8_4.m辨识程序粒子群算法辨识程序:chap8_5.m目标函数计算程序：chap8_5obj.m1202辨识非线性动态模型二、辨识非线性动态模型

二、辨识非线性动态模型

二、辨识非线性动态模型首先运行模型测试程序chap8_6.m，对象的输入信号取伪随机二进制序列（PRBS）为输入，如图8-10所示，从而得到用于辨识的模型测试数据。二、辨识非线性动态模型

二、辨识非线性动态模型

二、辨识非线性动态模型图8-10M序列信号二、辨识非线性动态模型图8-11辨识误差函数的变化过程二、辨识非线性动态模型仿真程序模型测试程序模型测试主程序：chap8_6.m伪随机二进制序列产生程序：chap8_6prbs.m辨识程序粒子群算

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