基于微粒群算法与最小二乘法的在线辨识策略研究

摘要

对于大空间建筑空调房间热湿系统这个复杂系统而言,时延的存在导致系统稳定余量减小,从而大大增加了参数估计问题的复杂程度。本文将微粒群算法(PSO)与最小二乘法(LS)结合起来,提出一种微粒群算法改进的最小二乘法(PSOLS),通过采样输入输出数据用微粒群算法改进的最小二乘法来在线辨识存在时延的空调房间热湿系统参数。针对这种时延系统辨识有效地解决了最小二乘法不能直接辨识非线性系统的问题。仿真结果显示,PSOLS法是相当有效的,其对全局优化具有很大的潜力。