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Time-Delay System Identification Using Genetic Algorithm:Part One: Precise FOPDT Model Estimation

机译:基于遗传算法的时延系统辨识:第一部分:精确FOpDT模型估计

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摘要

Due to the unknown dead-time coefficient, the time-delay system identification turns to be a non-convex optimization problem. This paper investigates the identification of a simple time-delay system, named First-Order-Plus-Dead-Time (FOPDT), by using the Genetic Algorithm (GA) technique. The quality and performance of the GA-based identification are compared with those based on extended Least-Mean-Square (LMS) methods, subject to the consideration of different types of time-delay systems, excitation signals, Signal-to-Noise Ratios, and different evaluation criteria. The obtained results exhibit that the GA technique has a very promising capability in handling this type of non-convex system identification problem.
机译:由于未知的死区时间系数,因此时滞系统识别成为一个非凸优化问题。本文研究了使用遗传算法(GA)技术识别简单的时延系统的方法,该系统名为First-Order-Plus-Dead-Time(FOPDT)。将基于GA的识别的质量和性能与基于扩展的最小均方(LMS)方法的质量和性能进行比较,但要考虑到不同类型的时延系统,激励信号,信噪比,和不同的评估标准。获得的结果表明,GA技术在处理这种类型的非凸系统识别问题方面具有非常有前途的能力。

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