基于Hammerstein模型的交流伺服系统参数辨识算法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 系统辨识概述

1.3 非线性系统辨识研究现状

1.3.1 非线性系统模型

1.3.2 非线性系统辨识方法

1.3.3 伺服系统参数辨识研究现状

1.4 本论文的工作安排

2 Hammerstein模型及其传统辨识方法

2.1 引言

2.2 Hammerstein模型分析

2.2.1 模块化非线性模型

2.2.2 Hammerstein ARMAX 模型

2.3 Hammerstein模型传统辨识算法

2.3.1 最小二乘算法

2.3.2 迭代法

2.3.3 递推法

2.4 实验仿真

2.4.1 迭代法辨识结果

2.4.2 递推法辨识结果

2.4.3 辨识算法分析

2.5 本章小结

3 基于改进粒子群算法的Hammerstein模型辨识方法研究

3.1 引言

3.2 PSO算法

3.2.1 PSO 算法基本原理

3.2.2 PSO 算法数学表示

3.3 改进PSO算法

3.3.1 种群聚合度惯性权重调整策略

3.3.2 自适应Lévy变异策略

3.3.3算法流程

3.4 实验结果分析

3.5 本章小结

4 基于改进萤火虫算法的Hammerstein模型辨识方法研究

4.1 引言

4.2 FA算法

4.2.1 FA算法原理

4.2.2 FA算法数学描述

4.2.3 FA算法流程及参数分析

4.3 改进FA算法

4.3.1 改进吸引度策略

4.3.2 变步长策略

4.4 实验结果分析

4.5 本章小结

5 交流伺服系统Hammerstein模型辨识

5.1 引言

5.2 伺服系统仿真模型建立

5.2.1 伺服系统传递函数模型建立

5.2.2 伺服系统非线性分析

5.2.3 伺服系统仿真模型

5.3 伺服系统Hammerstein模型建立

5.4 伺服系统Hammerstein模型辨识实验

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

附录