基于混合PSO SQP 算法同时实现多变量的结构和参数辨识

研究了一种基于混合粒子群优化算法和序列二次规划算法对系统进行辨识的新方法. 该方法将典型数学模 型相互组合构成系统模型. 首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题; 然后利用混合PSO-SQP 同时实现系统的 结构辨识和参数辨识. 为了进一步说明该混合算法的有效性, 与标准PSO 算法和惯性权值逐减PSO 算法进行对比. 仿真结果表明, 给出的混合算法是有效的, 辨识精度高, 并具有良好的实用性.