遗传算法在系统辨识中的应用

论文摘要

遗传算法是一种模拟自然界生物进化的搜索算法,由于它的简单易行、鲁棒性强、尤其是其不需要专门的领域知识而仅用适应度函数作评价来指导搜索过程,从而使它的应用极为广泛。现代控制工程中的系统多表现为非线性、时变和不确定性,要实现有效控制,必须采用模型辨识的方法来获取对象的近似模型,并加以控制。系统辨识问题可以归纳为系统结构辨识和系统参数辨识问题。本文通过遗传算法成功的辨识了一类线性系统和线性较强的非线性系统问题。对于那些非线性结构比较复杂的系统,我们采用了遗传规划。遗传规划是遗传算法的扩展,它使用变长层次结构,且所使用的个体是长度和大小可变的程序树,它把系统中的复杂分层表示出来。这样遗传算法和遗传规划在系统辨识问题中得到了成功的应用,即,解决了系统结构和参数的辨识问题。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 本文的研究目的及内容
• 1.3 本文各章内容的安排
• 2 系统辨识理论
• 2.1 传统线性系统辨识的研究
• 2.2 非线性系统辨识的研究
• 2.2.1 传统非线性辨识方法
• 2.2.2 非线性系统辨识的新方法
• 2.3 小结
• 3 遗传算法的基本理论及其在系统辨识中的应用
• 3.1 遗传算法的基本操作
• 3.2 遗传算法在系统辨识中的应用
• 3.2.1 遗传算法对于系统参数的辨识
• 3.2.2 遗传规划对于系统结构的辨识
• 3.3 小结
• 4 遗传算法与遗传规划在系统辨识的实例分析
• 4.1 遗传算法对机组发电耗水系统模型的参数辨识
• 4.2 遗传规划对经济系统的结构辨识
• 4.3 小结
• 5 总结
• 攻读硕士学位期间发表论文
• 致谢
• 参考文献