【摘 要】
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在实际系统信号中不可避免的会存在噪声和瞬时扰动,噪声过大会严重影响粒子群优化算法(PSO)的辨识结果。针对强噪声环境下利用PSO算法进行参数辨识精度差甚至不能收敛的问题,
【机 构】
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中国石油化工集团公司信息系统管理部; 北京化工大学信息科学与技术学院;
【基金项目】
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863项目:多变量内模控制的工程化应用,研究及实现(2008AA042131);973项目:工业生物技术的过程科学科技术研究(2007CB714300)
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在实际系统信号中不可避免的会存在噪声和瞬时扰动,噪声过大会严重影响粒子群优化算法(PSO)的辨识结果。针对强噪声环境下利用PSO算法进行参数辨识精度差甚至不能收敛的问题,提出了一种改进的滑动平均滤波算法,通过动态修正滑动平均后的数据相位,来实现无滞后的滑动平均滤波效果。仿真实验表明,对这种改进滑动平均滤波算法应用于PSO辨识数据预处理后,有效地提高了PSO对强噪声系统辨识的精度。
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