基于遺傳編程的系統(tǒng)辨識研究.pdf

1、現(xiàn)代控制對象越來越復(fù)雜,為了有效地進(jìn)行控制策略的實(shí)施和優(yōu)化、過程監(jiān)視及故障診斷、控制對象仿真等工作,建立被控對象的準(zhǔn)確數(shù)學(xué)模型是非常必要的。系統(tǒng)辨識是從系統(tǒng)的輸入、輸出數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的理論和方法,是系統(tǒng)科學(xué)和現(xiàn)代控制理論的重要分支。在本文中,將一種先進(jìn)的可持續(xù)進(jìn)化模型--層次化公平競爭模型(Herarchical Fair Competition,簡稱HFC)與遺傳編程(Genetic Programming,簡稱GP)算法相結(jié)合

2、,實(shí)現(xiàn)了對非線性復(fù)雜目標(biāo)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的一體化高效、準(zhǔn)確、辨識。
　　 論文的研究內(nèi)容體現(xiàn)在以下四點(diǎn):
　　 1.在對當(dāng)前已有系統(tǒng)辨識方法研究、分析、總結(jié)的基礎(chǔ)上,將GP算法與系統(tǒng)辨識問題結(jié)合,構(gòu)造了基本(單種群)GP辨識算法,可應(yīng)用于靜態(tài)和動態(tài)系統(tǒng)辨識問題,實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和參數(shù)的同步辨識,從而形成一種適用范圍比較廣泛、基于進(jìn)化計算的系統(tǒng)辨識方法,比其它現(xiàn)有辨識算法有優(yōu)越之處。
　　 2.對進(jìn)化算法中的早熟收

3、斂現(xiàn)象進(jìn)行了深刻剖析,闡明了傳統(tǒng)的單種群GP算法無法為復(fù)雜系統(tǒng)建立精確數(shù)學(xué)模型的局限性。對當(dāng)前各種抗早熟收斂技術(shù)進(jìn)行了比較全面的回顧,分析了各種方法的機(jī)理及局限性。在基本的單種群GP算法的基礎(chǔ)上,構(gòu)造了兩種抗早熟收斂的并行多種群GP算法:基于ISLAND模型的多種群GP算法(簡稱ISLAND GP)和HFC GP算法,可應(yīng)用于復(fù)雜的隨機(jī)非線性系統(tǒng)辨識。
　　 3.對各類系統(tǒng)模型實(shí)例進(jìn)行了辨識。使用基本單種群GP算法對兩個靜態(tài)(波