基于人工蜂群算法的Van der Pol-Duffing振子的參數(shù)辨識.pdf

1、系統(tǒng)控制與同步是控制工程的重要組成部分，一直以來在工程應(yīng)用的諸多領(lǐng)域備受關(guān)注。作為系統(tǒng)控制與同步的前提，系統(tǒng)辨識有著十分重要的理論意義和應(yīng)用價值。自1967年以來，國際自動控制聯(lián)合會(IFAC)曾多次召開過以系統(tǒng)辨識和參數(shù)估計為主題的專題會議。到目前為止，系統(tǒng)辨識已取得了許多成果，不僅在航空航天、工業(yè)生產(chǎn)中有著廣泛應(yīng)用，而且在經(jīng)濟管理、生物醫(yī)學(xué)、氣象學(xué)、環(huán)境工程和社會系統(tǒng)等領(lǐng)域發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。
　　 作為一種新的群智能優(yōu)化

2、算法，ABC算法在2005年才經(jīng)提出，研究時間較短。此算法主要用于多維度、多峰值的優(yōu)化問題，其仿真結(jié)果可與PSO算法和DE算法相媲美。因其參數(shù)少、演化速度快、計算簡單、易于實現(xiàn)等優(yōu)點，算法一經(jīng)提出就在引起了研究人員的高度注意，但目前為止，該算法很少被用在系統(tǒng)辨識的問題上。
　　 本文旨在對ABC算法做進一步的分析研究，在此基礎(chǔ)上對算法加以改進，建立恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)優(yōu)化模型，設(shè)計通用的求解系統(tǒng)辨識問題的方法，對一類非線性振動系統(tǒng)“Van

3、 der Pol-Duffing(VDPD)”振子的未知參數(shù)進行辨識。
　　 第一章首先介紹了系統(tǒng)辨識的研究背景和意義。其次介紹了系統(tǒng)辨識的方法以及系統(tǒng)辨識的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。最后給出了本文的研究內(nèi)容、研究目的以及文章的結(jié)構(gòu)安排。
　　 第二章首先概括地描述了智能優(yōu)化算法的概念和意義，而后列舉了目前常用的一些智能優(yōu)化算法。最后，通過詳細介紹GA、DE、ACO、PSO四種算法的優(yōu)化原理、算法流程、研究現(xiàn)狀、應(yīng)用成果，著重說明

4、了演化算法以及群智能算法。
　　 第三章是對ABC算法的詳細論述。首先介紹了ABC算法的產(chǎn)生與發(fā)展過程。而后說明了該算法的優(yōu)化原理。最后對此算法的全局收斂性進行了說明。
　　 第四章提出了帶有空間收縮機制的人工蜂群(ABCSC)算法。為改善算法的后期探索能力，每隔一定的演化次數(shù)，以當(dāng)前最優(yōu)解為中心定義新的搜索空間，在新空間中重新初始化種群。
　　 第五章采用ABCSC算法對VDPD振子的未知參數(shù)進行辨識。辨識過程