蚁群算法在高阶时滞系统频域辨识中的优化

摘要

在实际工业生产过程中,常常会出现高阶时滞对象,这对于系统整体控制及控制器参数整定都非常不便.因此,得到被控对象的等价模型十分重要,常见思路是将其转换为低阶系统.在二阶纯滞后模型基础上,利用蚁群算法强大的寻优能力,引入适当的适应度函数,对频率特征点进行优化选择,有效地避免了对特征点选取的随机性和数量的局限性.利用MATLAB仿真,从被控对象模型和辨识出的模型Nyquist图可以得出本文方法辨识出的模型与原系统拟合度更高.