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基于PSO算法的传递函数识别,包含(u变量,y因变量)数据

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简介:
本研究运用粒子群优化(PSO)算法对含有输入量u和输出量y的数据集进行分析,旨在高效准确地辨识系统传递函数,为控制系统设计提供理论支持。 K/(Ts+1)^n 、K/(T1s+1)(T2s+1)(T3s+1) 、K*e^(-tao*s)/(Ts+1) 和 K/s(Ts+1)^n 等传递函数形式包含了一些数据。

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  • PSO(u,y)
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    本研究运用粒子群优化(PSO)算法对含有输入量u和输出量y的数据集进行分析,旨在高效准确地辨识系统传递函数,为控制系统设计提供理论支持。 K/(Ts+1)^n 、K/(T1s+1)(T2s+1)(T3s+1) 、K*e^(-tao*s)/(Ts+1) 和 K/s(Ts+1)^n 等传递函数形式包含了一些数据。
  • 面积程序
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    本程序采用面积法开发,旨在高效准确地从实验数据中识别系统的传递函数,适用于自动控制理论和工程实践中的系统建模与分析。 利用MATLAB语言编写程序来通过面积法辨识传递函数是一种有效的方法。这种方法能够帮助工程师或研究人员准确地确定系统的数学模型,从而更好地理解和控制系统的行为。在使用该方法的过程中,需要对相关理论有深入的理解,并且熟练掌握MATLAB编程技巧以实现高效、精确的计算和分析。
  • 混合PSO-SQP结构与参同步辨
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    本研究提出了一种结合粒子群优化(PSO)和序列二次规划(SQP)的混合算法,用于高效地进行复杂系统的多变量结构及参数的同时辨识。该方法在保持计算效率的同时提高了辨识精度和鲁棒性,在工程应用中展现出巨大潜力。 本段落提出了一种新的系统辨识方法,该方法结合了混合粒子群优化算法(PSO)与序列二次规划算法(SQP)。文中首先将系统的结构识别问题转化为组合优化问题,并利用混合PSO-SQP进行同时的结构和参数识别。为了验证此混合算法的有效性,将其与其他两种算法——标准PSO 算法及惯性权重逐减PSO 算法进行了比较。仿真结果显示,提出的混合方法具有较高的辨识精度且具备良好的实用性。
  • MATLAB中
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    本文介绍了在MATLAB编程环境中如何有效地进行变量传递,包括函数参数、全局变量和持久性变量的应用技巧。 MATLAB变量传递是编程中的一个重要知识点,在本段落中详细介绍了几种不同的方法:使用全局变量、UserData属性、setappdata/getappdata/rmappdata函数以及guidata函数。 一、使用全局变量 在MATLAB里,可以通过将特定的变量声明为全局来实现它们在整个工作空间内的可访问性。这意味着无论在哪一个回调函数中都可以直接引用这个全局变量来进行数据传递。例如,在pushbutton1和pushbutton2两个不同的按钮点击事件处理程序之间共享同一个名为a的全局变量。 二、使用UserData属性 MATLAB中的对象可以利用它的UserData属性来存储任何类型的数据,并且这些数据可以在同一应用程序的不同部分被访问到。通过set函数设置用户自定义数据,再用get函数读取它即可实现跨组件间的信息交换功能。 例如,在myloadfcn和myplotfcn两个不同的回调程序中使用XYData变量时,可以先将其存储于当前窗口的UserData属性里,随后在其它地方利用该属性获取到相应的值。 三、应用setappdata/getappdata/rmappdata函数 这组强大的MATLAB内置功能允许用户对特定图形对象进行数据操作。与仅能保存单个变量相比,它们支持在一个给定的对象上存储多个不同的变量。 例如: ```matlab A = magic(3); setappdata(gcf, key, A); % 存储magic矩阵到当前窗口的键值为key uicontrol(String,显示矩阵A, ... callback,disp(getappdata(gcf,key));); % 显示存储的数据 ``` 四、使用handles和guidata函数 通过创建一个包含所需变量的手柄结构体,可以将这些数据关联起来,并利用guidata进行持久化保存。这为在不同回调方法间传递复杂对象提供了便利。 例如: ```matlab handles.Y = Y; handles.F = F; guidata(hObject, handles); % 保存当前状态 % 在另一个函数中恢复变量: Y = handles.Y; F = handles.F; ``` 综上所述,根据实际需求的不同可以选择适合自己的方式来进行MATLAB中的数据传递。
  • Buck-Boost换器
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    本文探讨了Buck-Boost变换器的工作原理,并推导其传递函数,为该类电力电子元件在反馈控制中的应用提供了理论基础和分析工具。 以Buck-Boost PWM开关转换器为例,在应用表1中的PWM转换器(CCM模式)规范型电路模型参数后可以得出:当输入电压ui为0时,该转换器的控制到输出传递函数由式(12-33)给出。根据式(12-34),其中出现负号的原因是Buck-Boost转换器的输出电压极性与常规情况相反(图中所示的二极管连接方式与Boost转换器不同)。因此,这种电路也被称为反相电路。由式(12-34)可知,在Buck-Boost转换器控制到输出传递函数中存在一个右半平面(RHP)零点。
  • 推辅助系统辨研究OK
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    本研究聚焦于开发创新的系统辨识算法,通过引入递推辅助变量技术,旨在提高模型参数估计的准确性和效率。该方法适用于复杂系统的建模与分析,具有广泛的应用前景。 递推辅助变量算法是一种通过引入额外的变量来简化问题求解过程的方法,在处理复杂计算或优化问题时特别有效。这种方法能够帮助逐步构建解决方案,使得原本难以直接解决的问题变得更容易管理和实现。 在应用这种技术时,关键在于正确选择和定义这些辅助变量。它们应当有助于揭示输入数据与最终输出之间的关系,并且可以简化中间步骤的计算过程。通过递推的方式更新这些变量的状态,算法能够在每一步都向着目标结果迈进一小步,直到问题完全解决为止。 这种方法不仅适用于数学或计算机科学领域内的具体应用中,在其他需要逐步解决问题的情景下也十分有用。例如,它可以被用来优化程序性能、简化复杂的数据结构处理或者在机器学习模型训练过程中调整参数等场景里发挥作用。
  • L-BFGS优化MATLAB程序
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    本简介介绍了一种使用L-BFGS算法实现的多变量函数优化方法,并提供了相应的MATLAB程序代码。该程序适用于解决复杂的非线性优化问题,具有高效计算和广泛应用的特点。 这个函数可以从UFLDL网站上下载,在优化30多万个参数并使用10000个样本时不会导致内存溢出的问题,相比网站上的minFunc函数更具优势。我下载后进行了整理,并翻译了注释,将代码行数从800多行减少到了660行左右。
  • L-BFGS优化MATLAB程序
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    本简介介绍了一个使用L-BFGS算法实现的MATLAB程序,专门用于求解复杂的多变量函数优化问题。该工具有效利用内存资源,适用于大规模数据处理和机器学习中的参数调整等应用场景。 对源码进行了优化,并增加了注释;性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。希望各位大佬采纳!
  • SQL中
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    本教程深入讲解了在SQL中如何使用常量、变量及各类内置函数,帮助用户掌握数据操作与管理的关键技能。 常量 变量 函数.sql这段文字描述了一个SQL脚本段落件的内容概要,可能涉及在编程或数据库操作中定义的常量、变量以及函数的相关内容。
  • 和双实现
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    本项目探讨了单变量与双变量遗传算法的应用及优化方法,旨在通过编程实现这些算法,并分析其在不同场景下的性能表现。 Matlab程序涉及单变量与双变量遗传算法的实现。该程序包含多个子函数(编码、变异、交叉、复制、解码)。