基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识



基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识

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基于粒子群算法的多变量闭环系统辨识

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-17页
· 研究背景和目的	第9页
· 系统辨识研究的历史、现状及发展	第9-12页
· 系统辨识的定义及历史	第9-10页
· 闭环系统辨识的历史、现状及发展	第10-11页
· 多变量系统辨识的历史、现状及发展	第11-12页
· 系统辨识的原理	第12-13页
· 智能辨识研究的历史、现状与发展	第13-15页
· 基于遗传算法的系统辨识	第13-14页
· 基于人工神经元网络的系统辨识	第14-15页
· 基于粒子群算法的系统辨识	第15页
· 论文的主要内容	第15-17页
第2章常用的系统模型及辨识方法	第17-31页
· 引言	第17页
· 被控对象的模型与模型辨识	第17-20页
· 输入输出模型	第17-19页
· 状态空间模型	第19-20页
· 基本最小二乘法	第20-21页
· 基本原理	第20-21页
· 辅助变量法	第21-24页
· 基本原理	第21-22页
· 仿真实验	第22-24页
· 递推广义增广最小二乘法	第24-26页
· 基本原理	第24-25页
· 仿真实例	第25-26页
· 多变量系统的最小二乘辨识法	第26-30页
· 多变量系统的最小二乘辨识算法的基本原理	第26-29页
· 多变量系统的仿真实例	第29-30页
· 总结	第30-31页
第3章基于粒子群优化算法的闭环系统的辨识	第31-41页
· 引言	第31页
· 粒子群优化算法(PSO)的基本原理	第31-32页
· 基于PSO的闭环辨识算法	第32-35页
· 仿真研究	第35-40页
· 闭环时滞对象的辨识	第35-38页
· 学习因子取值对辨识结果的影响	第38-39页
· 输出噪声对辨识结果的影响	第39-40页
· 总结	第40-41页
第4章基于模型分解的多变量开环系统的辨识	第41-47页
· 引言	第41页
· 多变量系统的模型分解	第41-43页
· SM的分解	第41-43页
· SSM的分解	第43页
· 基于模型分解的多变量开环系统的辨识	第43页
· 仿真实例	第43-46页
· 总结	第46-47页
第5章基于CPSO的多变量闭环系统的辨识	第47-66页
· 引言	第47页
· 基于频域响应的闭环辨识	第47-48页
· CPSO算法	第48-49页
· 基于CPSO算法的频域响应辨识	第49-51页
· 基于CPSO的多变量闭环系统的辨识	第51-53页
· 仿真实例	第53-65页
· 单变量系统开环辨识仿真	第53-58页
· 单输入单输出闭环系统的仿真	第58-62页
· 多变量闭环系统的仿真	第62-65页
· 结论	第65-66页
第6章总结与展望	第66-68页
· 研究工作总结	第66页
· 研究工作展望	第66-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-73页
作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第73页

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