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与整数阶微分算子相比,分数阶算子可以更加准确地描述系统的某些特性,如遗传和记忆功能。为了更加准确和高效地求解分数阶系统,文中首先提出了一种基于Adams离散和Newmark-β法的数值方法来获得系统的响应。对于分数阶系统的参数识别反问题,将其归结为一类非线性的优化问题,然后采用增强响应灵敏度法对识别方程进行求解。算例表明,文中提出的正问题计算格式可以快速、准确地得到系统的响应,增强响应灵敏度法能准确识别出系统的参数,并且对模拟的测量噪声不敏感。