一种改进的机器人动力学参数辨识方法 被引量：1

1

作者 张相胜 陈佳明 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期50-56,共7页

针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题,提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先,用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型,将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目... 针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题,提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先,用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型,将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数;其次,通过对差分进化算法的改进,引入反向最优最差策略改善种群初始值,采用自适应算法改进变异因子和交叉因子;最后,利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹,进行机器人的参数辨识.试验结果表明,采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性,提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力,为建立精确的机器人动力学模型提供参考. 展开更多

关键词 机器人 动力学模型 参数辨识 激励轨迹 改进差分进化算法

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基于改进差分进化算法的电工钢Jiles-Atherton磁滞模型的参数辨识

2

作者 夏依莎 杨帆 +2 位作者 姜慧 王鹏博 郝翰学 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3643-3650,I0037,共9页

电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出... 电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出了一种用于JA模型材料参数识别的改进差分进化(improveddifferential evolution,IDE)算法。该算法在变异机制中有机融入了Jaya算法中的变异算子,并且突变因子和交叉率在特定范围内随机产生。将改进算法应用于磁滞回线的参数识别,可明显改善传统算法的局部搜索能力,有效提高参数识别的精度。最后,将所提出的JA模型参数识别算法应用于变压器的有限元多物理场建模中,仿真结果与试验结果较相符,进一步证明了该算法的有效性和适用性。 展开更多

关键词 JA模型 差分进化算法 变异机制 参数辨识 电力变压器

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基于L-SHADE算法的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟

3

作者 周国华 李林锋 +2 位作者 吴轲娜 刘月林 夏帅 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2678-2687,共10页

采用自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测... 采用自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)磁测平台可开展海洋地磁场测量、水下磁性目标探测和识别等工作,AUV磁测平台具有广阔的应用前景,但目前AUV载体磁干扰补偿技术研究尚不成熟,制约着水下航行器测磁精度。基于磁测平台抗磁干扰基本原理,提出一种基于线性种群规模缩减和成功历史的参数自适应差分进化(Success History-based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction,L-SHADE)算法的AUV载体磁干扰参数辨识的数值模拟方法。用磁偶极子和旋转椭球壳混合模型来等效模拟AUV载体磁干扰,通过模拟航行获得多组磁测数据,据此建立磁干扰参数辨识模型,并采用L-SHADE算法求解。通过数值模拟实验定量分析研究磁测平台测磁精度随磁传感器、平台姿态及航向等误差的传播规律。研究结果表明:当磁传感器测量精度为10 nT、姿态测量精度为0.01°、航向测量精度为0.1°时,测磁误差可小于100 nT。设计的AUV磁测平台抗干扰试验表明,地磁场总量最大相对误差为1.07%。 展开更多

关键词 自主水下航行器 磁干扰补偿 参数辨识 磁等效数学模型 L-SHADE算法

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多目标差分进化算法改进与电工钢片磁致伸缩模型参数辨识 被引量：2

4

作者 陈昊 李琳 +1 位作者 王亚琦 刘洋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2047-2057,I0033,共12页

准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参... 准确且高效地辨识电工钢片磁致伸缩模型参数是模型在变压器铁心振动分析中的应用前提。针对现有单目标优化算法不能兼顾参数辨识精度和速度的问题,该文基于改进Jiles-Atherton-Sablik和Energetic模型相结合的磁致伸缩模型,将该模型的参数辨识转换为多目标优化问题。以磁滞回线和磁致伸缩曲线的均方根误差作为待优化的2个目标,建立参数辨识的多目标优化数学模型。基于该模型,从控制参数自适应技术、变异算子改进策略以及选择算子改进策略3个方面对多目标差分进化算法进行改进,从而提出一种采用改进多目标差分进化算法的磁致伸缩模型参数辨识方法。通过与现有方法对比,该文方法的磁滞回线求解精度提升17.84%,磁致伸缩曲线求解精度提升13.60%,辨识速度提升41.57%。 展开更多

关键词 电工钢片 磁致伸缩模型 参数辨识 多目标差分进化算法 Jiles-Atherton-Sablik模型 Energetic磁滞模型

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动态负荷模型参数辨识的微分进化算法 被引量：14

5

作者 黄玉龙 陈迅 +4 位作者 刘明波 陈晓科 杨汾艳 曾艳 林舜江 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期270-277,共8页

参数辨识是基于量测负荷建模的一项关键技术。针对微分进化算法进行静态负荷模型参数辨识收敛速度慢、种群规模大的问题,提出一种适合动态负荷模型参数辨识的微分进化算法。所提算法鲁棒性好,收敛速度快,全局寻优能力强,种群规模缩小,... 参数辨识是基于量测负荷建模的一项关键技术。针对微分进化算法进行静态负荷模型参数辨识收敛速度慢、种群规模大的问题,提出一种适合动态负荷模型参数辨识的微分进化算法。所提算法鲁棒性好,收敛速度快,全局寻优能力强,种群规模缩小,计算量降低。对某大城市两个220kV变电站实测扰动数据进行动态负荷模型参数辨识表明,计算精度明显优于遗传算法和Levenberg-Marquardt(L-M)算法相结合混合学习算法的计算精度,验证了所提算法的实用性。 展开更多

关键词 微分进化 动态负荷模型 参数辨识

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基于改进DE算法的负荷建模参数辨识 被引量：14

6

作者 许津津 马进 +1 位作者 唐永红 贺仁睦 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第24期36-40,45,共6页

负荷建模对电力系统运行及其控制起着重要的影响,主要有基于元件和基于量测两种建模方法。基于量测的负荷建模已广泛用于实践中,当考虑负荷的时变性后,基于量测的负荷建模即成为数学优化问题。因此,寻找到有效可靠的优化方法用于负荷建... 负荷建模对电力系统运行及其控制起着重要的影响,主要有基于元件和基于量测两种建模方法。基于量测的负荷建模已广泛用于实践中,当考虑负荷的时变性后,基于量测的负荷建模即成为数学优化问题。因此,寻找到有效可靠的优化方法用于负荷建模参数辨识具有重要的现实意义。微分进化(DE)算法具有全局寻优能力,对初值不敏感,经改进后还可以加快收敛速度并防止出现早熟现象,因此可用于负荷建模参数辨识实践中。将DE算法用于负荷建模参数辨识实践中,在现有改进算法的基础上,借鉴遗传算法引入移民策略以防止早熟现象,通过对两个实测建模参数辨识实例的分析,表明经改进后的DE算法具有比改进遗传算法、蚁群算法和粒子群算法更好的性能。 展开更多

关键词 改进微分进化 改进遗传算法 参数辨识 负荷建模 电力系统

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基于改进微分进化算法的负荷模型参数辨识 被引量：10

7

作者 吴骅 吴耀武 +2 位作者 娄素华 王少荣 熊信银 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1977-1981,共5页

为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算... 为了提高电力系统中负荷模型的精确度,提出了一种改进的微分进化算法(IDE)以辨识负荷模型参数。采用不依赖于优化问题的控制参数自适应调整机制,同时考虑搜索速度和搜索精度,使算法摆脱后期易于陷入局部极值点的束缚,克服了微分进化算法参数调整困难的不足,提高了算法的寻优能力。将改进算法应用于静态负荷模型参数辨识的工程实例并与其他算法对比的结果表明,改进DE算法的全局搜索能力强,搜索精度高。 展开更多

关键词 改进微分进化算法 负荷建模 参数辨识 自适应 差矢量 交叉 变异

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基于改进差分进化算法的估计等值法 被引量：6

8

作者 张宝珍 张尧 林凌雪 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期7-12,18,共7页

为解决现有的用于电力系统在线安全分析的估计等值法精度低、收敛性弱的问题,给出了较精细的等值发电机加综合负荷的等值系统模型,以提高等值精度,并提出了基于差分进化(DE)算法的等值系统参数辨识策略.为解决DE存在的早熟收敛问题,构... 为解决现有的用于电力系统在线安全分析的估计等值法精度低、收敛性弱的问题,给出了较精细的等值发电机加综合负荷的等值系统模型,以提高等值精度,并提出了基于差分进化(DE)算法的等值系统参数辨识策略.为解决DE存在的早熟收敛问题,构造变异方式不同的两个差分进化群,两群并行进化且定时交换信息,以增加种群的多样性,改善算法的收敛性.仿真结果表明:改进的双群体DE算法有效解决了等值系统的参数辨识问题,算法简单、收敛快,辨识的参数精度高、鲁棒性好;所建立的等值系统模型更符合电网实际,等值后外部系统的动态特性基本被保留;所提基于改进DE的估计等值法可用于在线大规模外部系统的等值化简. 展开更多

关键词 动态等值 估计等值法 发电机模型 综合负荷模型 差分进化算法 参数辨识

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超级电容储能系统动态综合等效模型 被引量：12

9

作者 李欣然 徐婷婷 +2 位作者 谭绍杰 程兴婷 曾小军 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期783-792,799,共11页

超级电容(Super Capacitor,SC)作为一种高功率型储能设备,其在电力系统中参与微网储能、电网二次调频、削峰填谷是当下研究的热点。构建了适用于并网仿真的超级电容二阶单体模型,并采用超级电容实物在恒电流和恒功率2种模式下的充放电数... 超级电容(Super Capacitor,SC)作为一种高功率型储能设备,其在电力系统中参与微网储能、电网二次调频、削峰填谷是当下研究的热点。构建了适用于并网仿真的超级电容二阶单体模型,并采用超级电容实物在恒电流和恒功率2种模式下的充放电数据,基于遗传算法对模型进行了参数辨识。采用所建立的超级电容并网二阶模型,在Simulink/Matlab仿真平台中构建了超级电容储能系统。将超级电容储能系统接入4节点电网仿真系统,通过对电网仿真系统进行稳态和暂态分析,提出了超级电容储能系统的动态综合等效模型,并采用遗传算法进行了参数辨识。通过联合仿真,结果表明动态综合等效模型具有良好的描述能力、参数稳定性和适用性。 展开更多

关键词 超级电容储能系统 单体建模 参数辨识 负荷动态建模 遗传算法

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负荷动态模型集结 被引量：4

10

作者 李力 朱守真 +3 位作者 沈善德 艾芊 曲祖义 蒋蕾 《电力自动化设备》 EI CSCD 1999年第4期6-10,共5页

对电力系统动态负荷模型的集结进行了探讨和总结。考虑到噪声的未知特性，用辅助变量法（ＩＶ）对实测的负荷数据进行参数估计。并提出了用于三种情况下的基于参数辨识的模型集结方法：同一母线负荷模型集结、考虑线路（或变压器）阻抗... 对电力系统动态负荷模型的集结进行了探讨和总结。考虑到噪声的未知特性，用辅助变量法（ＩＶ）对实测的负荷数据进行参数估计。并提出了用于三种情况下的基于参数辨识的模型集结方法：同一母线负荷模型集结、考虑线路（或变压器）阻抗的负荷模型集结和利用典型负荷模型参数集结。对现场试验和国家动态模拟试验室的数据处理和计算分析表明，该方法是正确和有效的。 展开更多

关键词 动态负荷 负荷建模 集结 负荷分析 电力系统

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350MW超临界CFB机组负荷控制系统建模 被引量：10

11

作者 严国栋 洪烽 +1 位作者 高明明 陈峰 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期17-24,共8页

针对某350MW超临界CFB机组,从机理分析出发,研究了给煤系统、炉膛热量释放、汽水加热系统和汽轮机系统的动态过程,建立了负荷控制系统模型,并通过稳态工况推导、回归分析和粒子群算法实现了模型参数的辨识和部分未知函数关系的确定。基... 针对某350MW超临界CFB机组,从机理分析出发,研究了给煤系统、炉膛热量释放、汽水加热系统和汽轮机系统的动态过程,建立了负荷控制系统模型,并通过稳态工况推导、回归分析和粒子群算法实现了模型参数的辨识和部分未知函数关系的确定。基于实际运行数据,验证了模型的准确性,并在Simulink仿真平台上进行了模型阶跃试验。结果表明:模型输出与实际输出具有良好的一致性,所建立的模型能准确反映机组的运行特性,可以满足各种控制算法的设计要求,为超临界CFB机组负荷控制系统的设计提供了理论基础。 展开更多

关键词 超临界机组 CFB锅炉 负荷控制系统 动态模型 参数辨识

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基于差分进化算法的Wiener模型辨识 被引量：7

12

作者 熊伟丽 许文强 徐保国 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期900-904,共5页

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规... DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。利用差分进化算法对Wiener模型参数进行辨识,把辨识问题等价为以估计参数为优化变量的非线性极小值优化问题,并分析了算法中种群规模NP、缩放因子F、交叉概率CR等控制参数对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响,以保证算法的全局收敛性。对Wiener模型的数值仿真结果表明了DE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力。 展开更多

关键词 参数辨识 WIENER模型 差分进化算法 粒子群算法

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动载荷识别的广义域模态模型及其精度分析研究 被引量：11

13

作者 许锋 陈怀海 鲍明 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期218-222,共5页

基于广义域模态模型提出了一种仅用系统响应输出识别动态载荷的方法。以系统中的其它点作激励点来代替常常为不可达的实际载荷作用点,通过辨识得到系统模态参数并在模态和物理两种坐标下对动态载荷作出估算,从而避免通常对系统修改结构... 基于广义域模态模型提出了一种仅用系统响应输出识别动态载荷的方法。以系统中的其它点作激励点来代替常常为不可达的实际载荷作用点,通过辨识得到系统模态参数并在模态和物理两种坐标下对动态载荷作出估算,从而避免通常对系统修改结构或改变边界条件而导致的识别误差。对该模型的误差传播特性与识别精度分析结果表明该方法能适用于工程实际动载荷测量。 展开更多

关键词 载荷识别 模态分析 频率域 误差传播 精度

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小波去噪在动态负荷建模实测信号中的应用 被引量：7

14

作者 王立地 朱楠 韩春成 《电测与仪表》 北大核心 2010年第9期18-21,共4页

动态负荷模型及其参数辨识是影响电力系统稳定性分析的重要因素。针对具体电网节点,采用实测数据进行模型参数辨识可以得到适用的负荷模型,本文重点对实测信号的去噪处理环节进行研究。采用均值滤波、中值滤波和小波去噪三种方法对用于... 动态负荷模型及其参数辨识是影响电力系统稳定性分析的重要因素。针对具体电网节点,采用实测数据进行模型参数辨识可以得到适用的负荷模型,本文重点对实测信号的去噪处理环节进行研究。采用均值滤波、中值滤波和小波去噪三种方法对用于动态负荷建模的实际测量电力信号进行去噪处理,通过对去噪信号波形的定性分析和对去噪信号与仿真结果信号的定量比较,表明小波去噪方法即能对测量信号具有平滑作用,又能跟随信号的突变,而且对于动态负荷模型曲线有很好的逼近特性,在动态负荷建模的实际测量信号去噪中具有潜在的应用价值。 展开更多

关键词 动态负荷模型 小波 去噪 参数辨识 实测信号

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扩展卡尔曼滤波在动态负荷参数辨识中应用 被引量：18

15

作者 仲卫进 艾芊 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期47-50,共4页

采用扩展卡尔曼滤波算法建立由动态负荷和静态负荷组成的综合负荷数学模型,并列出了其转子运动方程、状态方程和输出方程,其中动态负荷由等值的异步电机表示,静态负荷由恒定导纳并联组成。通过动模试验,取得给定负荷在系统扰动时的电压... 采用扩展卡尔曼滤波算法建立由动态负荷和静态负荷组成的综合负荷数学模型,并列出了其转子运动方程、状态方程和输出方程,其中动态负荷由等值的异步电机表示,静态负荷由恒定导纳并联组成。通过动模试验,取得给定负荷在系统扰动时的电压、电流数据。根据所建立数学模型的输入、输出值,用扩展卡尔曼滤波算法辨识其中的待定参数。参数初值设置为真值的2～7倍,辨识结果误差为2%～3%。分析结果表明,扩展卡尔曼滤波可在短时间内收敛,能正确地辨识出系统参数,且稳定性好。结论表明扩展卡尔曼滤波可以用于电力系统参数辨识,为电力系统状态估计、负荷建模提供了有效方法。 展开更多

关键词 电力系统 系统辨识 参数估计 扩展卡尔曼滤波 动态负荷模型

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基于差分进化算法的离心式压缩机建模 被引量：3

16

作者 牛大鹏 王小刚 +1 位作者 董世建 王福利 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期457-460,共4页

根据离心式压缩机的工作特性及流体力学、能量守恒和质量守恒等物理学原理,建立了单级压缩机的机理模型.将各级压缩机的模型串联得到了某钢厂CCPP煤气系统低压端三级离心式压缩机的机理模型,并把多级压缩机机理模型的参数辨识问题转化... 根据离心式压缩机的工作特性及流体力学、能量守恒和质量守恒等物理学原理,建立了单级压缩机的机理模型.将各级压缩机的模型串联得到了某钢厂CCPP煤气系统低压端三级离心式压缩机的机理模型,并把多级压缩机机理模型的参数辨识问题转化为优化问题,采用差分进化算法确定模型中的未知参数.模型验证结果表明,所建立的模型能够反映离心式压缩机的工作特性,为压缩机防喘控制奠定了模型基础. 展开更多

关键词 离心式压缩机 机理模型 参数辨识 差分进化算法 防喘控制

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超高压电抗器电感计算灰箱模型与优化 被引量：4

17

作者 金亮 祝登锋 +2 位作者 杨庆新 张俊杰 巩德鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第23期6093-6103,共11页

现有的超高压电抗器电感解析和经验计算公式误差大于工程要求的1%,电感计算误差大时会导致电抗器的优化结果较差。该文基于电磁原理建立修正电感计算经验公式,将误差降低至约1%,并建立先验电磁原理的可辨识电感计算灰箱模型。基于数值... 现有的超高压电抗器电感解析和经验计算公式误差大于工程要求的1%,电感计算误差大时会导致电抗器的优化结果较差。该文基于电磁原理建立修正电感计算经验公式,将误差降低至约1%,并建立先验电磁原理的可辨识电感计算灰箱模型。基于数值模拟得到电感样本数据集,通过引入自适应变异因子和最优个体,建立改进差分进化算法并对灰箱模型进行参数识别,得到0.1%误差的高精度电感计算模型。使用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对超高压电抗器进行优化设计,将电抗器的导线质量和损耗分别减少了21.4%、18.6%。实验证明了经参数辨识得到的电感计算灰箱模型的正确性和优化方法的有效性。该文建立的电抗器电感参数辨识方法为高精度电感计算提供了一条新的理论和实践思路。 展开更多

关键词 超高压电抗器 灰箱模型 差分进化算法 参数辨识 少样本

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运用ADE算法进行Wiener模型辨识 被引量：2

18

作者 熊伟丽 许文强 +1 位作者 赵兢兢 徐保国 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期969-974,982,共7页

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自... DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能。首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏。运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力。与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低。 展开更多

关键词 差分进化算法 自适应变异 参数辨识 WIENER模型

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动压缸电液伺服压力系统自适应差分进化辨识 被引量：3

19

作者 邓攀 刘洋 +2 位作者 李华 李恒山 魏从艳 《液压与气动》 北大核心 2019年第1期122-128,共7页

根据轨道路基测试装置工作原理,建立了动压缸电液伺服压力系统AMESim模型,理论推导出该系统传递函数。针对标准差分进化算法早熟问题,构造了一种可以自动调节变异因子、变异算子和交叉因子的自适应差分进化算法。设计了基于该系统AMESi... 根据轨道路基测试装置工作原理,建立了动压缸电液伺服压力系统AMESim模型,理论推导出该系统传递函数。针对标准差分进化算法早熟问题,构造了一种可以自动调节变异因子、变异算子和交叉因子的自适应差分进化算法。设计了基于该系统AMESim模型的参数辨识方案,进行了自适应差分进化算法与其他算法的对比仿真,验证了该算法具有良好的辨识精度和收敛性,给出了动压缸负载开环传递函数辨识参数,并通过自适应差分进化算法获得了伺服阀系统开环传递函数辨识参数。最后给出了动压缸电液伺服压力系统传函参数,通过与该系统AMESim模型对比仿真,验证了该辨识参数的有效性。 展开更多

关键词 动压缸 AMESim#参数辨识 差分进化算法

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ESD模型参数识别的差分进化方法 被引量：4

20

作者 汪轲 汪晓东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1606-1612,共7页

提出了一种以差分进化算法对静电放电模型进行参数辨识的新方法。以基于Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真和实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形整体和局部两方面对拟合效果进行了评估。结果表明,与遗... 提出了一种以差分进化算法对静电放电模型进行参数辨识的新方法。以基于Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真和实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形整体和局部两方面对拟合效果进行了评估。结果表明,与遗传算法相比,差分进化算法的执行速度更快,所得的辨识参数精度更高,对电流波形的整体和局部关键点的拟合度均高于遗传算法。因此,差分进化算法比遗传算法更适用于解决静电放电模型参数辨识问题。从实例可以看出,差分进化算法不需要过多的初始参数值先验知识,而只需提供一个较宽的初始参数搜索范围即可获得良好的辨识结果。此外,本文还以差分进化算法对Bruce-Golden和Gaussian函数静电放电模型进行参数辨识,验证了该方法的适用性。 展开更多

关键词 电磁兼容性 静电放电 参数辨识 模型 差分进化算法 遗传算法

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