遗传算法系统辨识
基于EMD与遗传算法结合的参数辨识
时域 内把任意信 号分 解 为不 同频 率 的信号 ， 信 号 且 分解具 有唯一性 。 由于 经 Ｅ ＭＤ分 解后 的信 号对 应 的频率 唯一 ， 参 数 辨识 带 来 了很 大 的便 利 ， 给 结合 原有 的辨识 方法 能使 得参 数 辨识 更 加 准确 而 有效 。
２０ ０ ８年 ８月 ２ 日收到 ２
缺乏极 值点 ， 存 在 缺 陷点 ， 通 过 微 分 、 解 、 但 可 分 再 积分 的方 法获得 Ｉ Ｆ ＭＤ具体 分解过程 如下 ： Ｍ 。Ｅ 对任一 信号 （）首先 确认 出 （） 的所 有极 ｔ， ｔ上 点， 然后将所 有极 大值 点 和所 有 的极 小值 分 别用 三
由极 小值 确 定 的 包 络 的均 值 始 终 为 零 。这 两 个 条 件实 际 上 使 得 分 解 得 到 Ｉ ＭＦ是 窄 带 信 号 。 而 且 Ｅ ＭＤ分解基 于下面 的 假设 ： １ 信 号 至少 有两 个 极 （） 值 ， 个极大值 和一个 极小值 ；２ 信 号特 征 时 间尺 一 （）
而本文所 提出 的方 法 就是 将 Ｅ Ｄ信 号 分解 与新 型 Ｍ
极 大极小 值 数 目与过 零 点 数 目相 等 或最 多 相 差 一
个 ；２ 数据 集的任 意点上 ， （） 由极 大 值确 定 的包 络与
的遗 传算 法 结 合来 辨识 参 数 。遗 传 算 法 是 一 个 基
于 自然选择 和 自然 遗 传 的全局 概 率性 的寻 优算 法 。
ｔｏ ｍ 。
的差 记作 ｈ 即¨２：（）一ｍ＝ 视 ｈ为新 的 （） ， ． ｔ Ｊ ｈ， ｔ， 重复 以上操作 ， 直到 ｈ满足一定 的条件 时 ， Ｃ ＝ 。 记 ｈ
遗传算法在伺服系统参数中的应用答辩稿
摩擦模型
• 静态模型：
• 它描述的是物体静止时的 摩擦力，静摩擦力要大于 库仑摩擦力。当外力小于 某个值时，静摩擦力抵消 外力从而阻止物体运动。 因此静态时的摩擦力不能 仅仅描述成速度的函数， 它还和外力的大小有关。
• 动态模型：
• 人们想到用微分方程来描 述摩擦的动态特性，将摩 擦力的变化看成速度的一 个响应，提出了一系列的 动态摩擦模型。目前，微 分方程形式的动态模型成 为人们研究的热点。
遗传算法的特点
•
遗传算法与问题领域无关且快速搜索的能力是显而易见的，其搜 索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较， 具有随机性、扩展性容传算法也有其不足之处，遗传算法的编程实现比较复杂需 要进行编码和解码，要得到较多的解需要较长时间。对于初始种群的 选择有一定的依赖性，遗传算法并行机制的潜在能力没有得到充分的 利用。
遗传算法概述
• 研究背景：遗传算法(Generic Algorithm简称GA)作为一种解决复杂问题的
有效方法，兴起于在80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯至60年 代初期早期的研究大多以对自然系统的计算机模拟为主。80年代由Goldberg 进行归纳总结，形成了遗传算法的基本框架，目前遗传算法所涉及的主要领 域有自动控制、规划设计、组合优化、图象处理、信号处理、人工生命等。 可见，遗传算法的应用研究已从初期的组合优化求解拓展到了许多更新、更 工程化的应用方面。
• 研究意义：它可以广泛的应用于人工智能、机器学习、软件工程、知识工程、
函数的优化和控制、大系统理论、模式识别、图像处理、过程监控、机器人 控制、生物工程、神经网络等众多领域。
• 研究目标：通过父系以及母系的基因遗传，后生代比之前生代更加适应于环 境，达到优胜劣汰选择的目的，可以作为问题近似最优解。
遗传算法
2.遗传算法随着优化理论的发展，一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用，成为解决传统系统辨识问题的新方法，如遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、差分进化算法等。
这些算法丰富了系统辨识技术，这些优化算法都是通过模拟揭示自然现象和过程来实现的，其优点和机制的独特，为具有非线性系统的辨识问题提供了切实可行的解决方案。
本章介绍遗传算法解决参数辨识问题。
2.1 遗传算法的基本原理遗传算法简称GA（Genetic Algorithms），是1962年由美国密歇根大学Holland 教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。
遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。
自然学说包括以下3个方面。
（1）遗传这是生物的普遍特征，亲代把生物信息交给子代，子代按照所得信息而发育、分化，因而下代总是和亲代具有相同或相似的性状。
生物有了这个特征，物种才能稳定存在。
（2）变异亲代和子代之间及子代的不同个体之间总有些差异，这种现象成为变异。
变异是随机发生的，变异的选择和积累是生命多样性的根源。
（3）生存斗争和适者生存自然选择来自繁殖过剩和生存斗争。
由于弱肉强食的生存斗争不断的进行，其结果是适者生存，既具有适用性变异的个体被保存下来，不具有适应性变异的个体被淘汰，通过一代代的生存环境的选择作用，性状逐渐与祖先有所不同，演变为新的物种。
这种自然选择是一个长期的、缓慢的、连续的过程。
遗传算法将“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按所选择的适配值函数并通过遗传中复制、交叉以及变异对个体进行筛选，使适配值高的个体被保留下来，组成新的群体，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。
这样周而复始，群体中个体适应度不断提高，直到满足一定的条件。
遗传算法的算法简单，可并行处理，并能得到全局最优解。
遗传算法的基本操作分为如下三种：（1）复制（Reproduction Operator）复制是从一个旧种群中选择生命力强的个体位串产生新种群的过程。
基于遗传算法的二阶惯性加纯滞后模型辨识
DOI：10.16661/ki.1672-3791.2020.03.020基于遗传算法的二阶惯性加纯滞后模型辨识①孙明革* 赵俊铭(吉林化工学院 吉林吉林 132202)摘 要：遗传算法是一种通过模拟自然进化过程的群智能优化算法，将遗传算法应用到系统辨识方法中，能够解决作图法和两点法随意性大，不能充分利用工业现场数据的问题，从而提高辨识精度。
辨识结果表明：遗传算法是模型参数估计的有效工具。
该文基于遗传算法的二阶惯性加纯滞后模型辨识搜索最优解的方法，解决全局最优化问题。
关键词：遗传算法 系统辨识 参数估计中图分类号：TS22文献标识码：A文章编号：1672-3791(2020)01(c)-0020-02①作者简介：赵俊铭（1995，1—），男，汉族，吉林省吉林市人，硕士在读，研究方向：先进控制技术与控制系统集成。
通讯作者：孙明革（1971，4—），男，汉族，吉林榆树人，博士，教授，研究方向：工业自动化，E-mail：sunmingge@vip.sina. com。
20世纪70年代初，美国密西根（Michigan ）大学的霍兰（Holland ）教授和他的学生提出并创立了一种新型的优化算法——遗传算法（Genetic Algorith，GA）[1]它是模拟自然遗传学机理和生物学进化理论而形成的一种全局并行的、随机搜索方法。
遗传算法具有强鲁棒性，并具有收敛到全局最优解的能力[2]。
遗传算法是以适应度函数作为判断依据，进行寻优的算法，它与模型的表达式无关，这就决定了遗传算法适用于模型参数估计。
1 遗传算法介绍遗传算法是迭代算法，它首先随机生成一个初始总群，这个初始总群由一定数目的个体组成。
这个初始种群按照一定的操作规则，如选择、复制、交叉、变异等，不断地演化出新的一代[3]。
遗传算法通过适应度函数来评判个体优劣。
并以“优胜劣汰，适者生存”的进化理念，引导搜索过程不断地向最优解逼近，从而得到问题的最优解。
遗传算法参数辨识
遗传算法参数辨识
遗传算法是一种基于自然遗传和进化原理的优化算法，能够搜索最优解，并通过进化操作不断优化解的质量。
在参数辨识中，遗传算法可以用来辨识模型的各个参数。
具体来说，遗传算法的参数辨识过程可以分为以下几个步骤：
1.编码：将模型的参数表示为遗传算法的基因编码。
这可以通过二进制编码、实数编码等方式实现。
2.初始化种群：随机生成一组初始解，即种群。
每个解都对应一个可能的参数组合。
3.适应度评估：根据模型的输出和实际数据的差异，评估每个解的适应度。
适应度高的解意味着其对应的参数组合更接近实际数据。
4.选择操作：根据适应度评估结果，选择出适应度高的解进行交叉和变异操作。
5.交叉操作：通过两个解的基因部分交换，产生新的解。
6.变异操作：对解的基因进行小幅度修改，以增加解的多样性。
7.终止条件：当达到预设的迭代次数或找到满足要求的解时，算法终止。
在参数辨识中，遗传算法可以用来优化模型的参数，使得模型的输出结果更接近实际数据。
同时，遗传算法具有全局搜索能力，可以避免局部最优解的问题。
但是，遗传算法也存在一些缺点，如计算量大、需要调整参数等。
因此，在使用遗传算法进行参数辨识时，需要根据具体问题选择合适的编码方式、适应度函数、选择策略等参数，并进行充分的测试和验证。
非线性系统辨识与控制算法研究
非线性系统辨识与控制算法研究第一章：引言非线性系统广泛存在于现实生活中，从大气环境、机械系统到经济系统，都涉及到非线性问题。
非线性系统辨识与控制是研究非线性系统的一个重要方向，它关注如何识别非线性系统的参数和结构，并开发出针对这些系统的控制策略。
在这篇文章中，我们将探讨非线性系统辨识与控制的算法研究。
第二章：非线性系统辨识非线性系统的辨识是指通过实验或仿真来确定非线性系统的参数和结构。
传统的线性系统辨识方法，如最小二乘法和系统辨识工具箱，只适用于线性系统。
非线性系统辨识则需要使用更为复杂的方法。
2.1 基于神经网络的非线性系统辨识算法神经网络是一种模拟大脑神经元的计算模型，具有强大的非线性映射能力。
因此，基于神经网络的非线性系统辨识算法已经成为了较为成熟的算法之一。
该算法通过构建一个神经网络模型，利用实验数据进行训练，从而识别出非线性系统的参数和结构。
2.2 基于遗传算法的非线性系统辨识算法遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化方法，它可以在搜索非线性系统参数空间时获得更好的结果。
基于遗传算法的非线性系统辨识算法通过构建一个优化模型，将非线性系统的参数作为待优化变量，利用遗传算法进行求解，从而获得非线性系统的参数和结构。
第三章：非线性系统控制非线性系统控制是指控制非线性系统的输出以达到一定的目标。
与线性系统控制不同，非线性系统控制需要考虑非线性系统的特征，如不确定性、耦合、时变性等等。
因此，非线性系统控制需要更为复杂的算法。
3.1 基于模糊逻辑的非线性系统控制算法模糊逻辑是一种能够应对不确定性问题的数学工具，它适用于非线性系统控制中的决策和规划问题。
基于模糊逻辑的非线性系统控制算法通过建立一组模糊规则，并利用这些规则对输入输出进行映射，生成控制规则集。
这种算法在处理非线性系统控制问题时具有较强的实用性。
3.2 基于自适应控制的非线性系统控制算法自适应控制是一种利用反馈信息来调节控制器参数的方法，适用于非线性系统控制中的时变性和不确定性问题。
基于遗传算法的摩擦模型参数辨识
⑥
２ ０ Ｓｉ Ｔ ｃ ． ｎｎ ． ０ ７ ｃ ． ｅｈ Ｅ ｇｇ
基 于遗传算法 的摩擦模 型参数辨识
刘 红 高 伟 ｈ ＇
（ 中国科学 院西安光学精 密机械研究所 西安 ７ ０ １ ； ， １１９ 中国科学院研究生院 北京 １０ ３ ） ， ０ ０ ９
摘
要
Ｔ ｓ ｎ摩擦模型能够很好地描述 零速附近的摩擦力 ， ｕｔ ｉ 由于该模 型为 非线性 模型 ， 使得 参数辨 识非 常 困难。针 对该模
一
即：
第一作者简介 ： 刘 红 （９ １ ） 男 ， １８ 一 ， 湖南邵 阳人 ， 中国科学院西
（／ ｓ ｖｖ ）＋Ｆ １ ３
（） ２
安光学精密机械研究所 控制理论 与控制 工程专 业硕 士研究 生， 研究方 向： 伺服 系统控制 。Ｅ ｍ ｉ： ｏｇｉ８ ＠ｇ ｉ ｃｒ。 — ａｌ ｈｎ ｌ １ ｍａ ．ｏ ｕ ｌ ｎ ＊ 膏 者简介 ： 通ｆ作 高 伟 （９ ６ ） 男， １６ 一 ， 陕西绥德人 ， 中国科学 院西
其 关键 在 于 有 一 个 能 够 反 映 摩 擦 非 线 性 特 性 的摩
续 的 。本 文 以 Ｔ ｓｎ摩 擦 模 型 为参 数 辨 识 对 象 ， ｕｔ ｉ 提 出了一 种 基 于 遗 传 算 法 的摩 擦 模 型 参 数 辨 识 的
方法 。
１ Ｔ ｓ ｎ摩擦模型 ｕｔ ｉ
２ 基于 遗传 算法的摩擦模型参数 辨识
２ １ 遗传 算 法辨识 原 理 ．
【 ｍ， 】 ｉｎ一 内变化 ， 那么参 数 串的表 示值 和实 际参 数
之 间的关 系 ：
用遗传 算 法 进 行 系 统 辨 识 ， 两 种 方 案 ： 种 有 一 是根 据先 验知 识来 确 定 模 型 结 构 ， 用 遗 传 算 法 来 再 优 化模 型参 数 ； 一种 是用 遗 传 算 法 优 选 几 种 通 过 另 经验 估计 的结 构 ， 同时 估 计 其 参 数 ， 文 采 用 并 本 第 一 种方案 。遗传 算法 辨识 原 理如 图 １ 示 。 所
非线性系统辨识方法综述
非线性系统辨识方法综述系统辨识属于现代控制工程范畴，是以研究建立一个系统的数学模型的技术方法。
分析法和实验法是主要的数学模型建立方法。
系统辨是一种实验建立数学模型的方法，可实时建模，满足不同模型建立的需求。
L.A.Zadeh于1962年提出系统辨识的定义：在输入、输出的基础上，确定一个在一定条件下与所观测系统相等的系统。
系统辨识技术主要由系统的结构辨识和系统的参数估计两部分组成。
系统的数学表达式的形式称之为系统的结构。
对SISO系统而言，系统的阶次为系统的机构；对多变量线性系统而言，模型结构就是系统的能控性结构指数或能观性结构指数。
但实际应用中难以找到与现有系统等价的模型。
因此，系统辨识从实际的角度看是选择一个最好的能拟合实际系统输入输出特性的模型。
本文介绍一些新型的系统辨识方法，体现新型方法的优势，最后得出结论。
二、基于神经网络的非线性系统辨识方法近年来，人工神经网络得到了广泛的应用，尤其是在模式识别、机器学习、智能计算和数据挖掘方面。
人工神经网络具有较好的非线性计算能力、并行计算处理能力和自适应能力，这为非线性系统的辨识提供了新的解决方法。
结合神经网络的系统辨识法被用于各领域的研究，并不断提出改进型方法，取得了较好的进展。
如刘通等人使用了径向基函数神经网络对伺服电机进行了辨识，使用了梯度下降方法进行训练，确定系统参数；张济民等人对摆式列车倾摆控制系统进行了改进，使用BP神经对倾摆控制系统进行辨识；崔文峰等人将最小二乘法与传统人工神经网络结合，改善了移动机器人CyCab的运行系统。
与传统的系统识别方法相比较，人工神经网络具有较多优点：（一）使用神经元之间相连接的权值使得系统的输出可以逐渐进行调整；（二）可以辨识非线性系统，这种辨识方法是络自身来进行，无需编程；（三）无需对系统建行数模，因为神经网络的参数已都反映在内部；（四）神经网络的独立性强，它采用的学习算法是它收敛速度的唯一影响因素；（五）神经网络也适用于在线计算机控制。
MATLAB中常见的自动化建模方法介绍
MATLAB中常见的自动化建模方法介绍随着科技的不断进步，自动化建模在各个领域中变得越来越重要。
MATLAB作为一种强大的数学建模与仿真工具，为研究人员和工程师们提供了许多自动化建模方法。
本文将介绍几种常见的MATLAB中的自动化建模方法，包括系统辨识、机器学习和优化方法。
一、系统辨识系统辨识是在无法直接获得系统模型的情况下，通过对系统输入和输出数据的观测来估计系统模型。
MATLAB提供了多种用于系统辨识的函数和工具箱，其中最常用的是System Identification Toolbox。
System Identification Toolbox提供了参数估计、模型结构选择和模型验证等功能。
在MATLAB中，使用系统辨识工具箱进行模型辨识一般包括以下步骤：收集系统输入和输出数据、选择适当的模型结构、参数估计和模型验证。
通过这些步骤，研究人员可以获得一个能够准确描述系统动态特性的模型。
二、机器学习机器学习是一种通过让计算机从数据中学习，并且在新的数据上做出预测或决策的方法。
在MATLAB中，有多种机器学习算法可供选择，包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类器，其主要思想是通过在高维特征空间中找到一个最优超平面来实现数据分类。
MATLAB中的Support Vector Machines Toolbox提供了一系列用于支持向量机模型的训练和应用的函数。
人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法，它可以通过学习样本数据来进行分类、回归、聚类等任务。
MATLAB中的Neural Network Toolbox提供了一系列用于构建、训练和应用神经网络的函数和工具。
决策树是一种通过对数据进行分割来实现分类的方法。
决策树模型通过一系列的判定条件将数据分为不同的类别。
在MATLAB中，可以利用Classification Learner App来构建和训练决策树模型，同时还可利用TreeBagger函数进行随机森林模型的构建和训练。
PID参数整定方法
PID参数整定方法PID（比例-积分-微分）是一种常见的控制算法，广泛应用于工业自动化领域。
在使用PID控制算法时，为了使系统能够达到良好的控制效果，需要进行参数整定。
本文将介绍几种常用的PID参数整定方法。
1.经验法：经验法是一种常见的PID参数整定方法，它基于工程师的经验和直觉。
根据控制对象的特性和要求，调整比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值。
这种方法操作简单，但需要工程师具备一定的经验。
2. Ziegler-Nichols方法：Ziegler-Nichols方法是一种经典的PID参数整定方法，它通过试探法的方式确定参数。
具体操作步骤如下：-将积分时间Ti和微分时间Td设为0，只调整比例增益Kp。
-增加Kp，直到系统开始出现振荡。
-记下此时的Kp值，设为Ku。
-根据振荡周期Tu，计算出比例增益Kp、积分时间Ti和微分时间Td的值，即Kp=0.6Ku，Ti=0.5Tu，Td=0.125Tu。
3.系统辨识法：系统辨识法是一种通过实验数据分析来确定PID参数的方法。
步骤如下：-设定一定的输入信号，并记录系统的输入输出数据。
-通过数据处理方法，建立系统的数学模型，如传递函数或状态空间模型。
-利用系统辨识算法估计模型参数。
-根据辨识得到的模型参数，运用数学方法求解PID参数。
4.遗传算法优化法：遗传算法优化法通过模拟生物进化机制来最优解，可以用于PID参数的优化。
具体步骤如下：-通过实验数据建立系统的数学模型。
-设定适应度函数，作为评价PID参数优劣的指标。
-随机生成一组初始PID参数。
-利用遗传算法进行迭代优化，不断生成新的PID参数组合，并通过适应度函数评估其优劣。
-根据迭代次数或适应度达到一定要求时，停止优化，并得到最优PID参数。
5.自整定控制器方法：自整定控制器方法是一种通过系统自身对控制对象进行辨识和参数整定的方法。
常见的自整定控制器方法有自适应控制器和模型参考自适应控制器。
它们通过在线辨识控制对象的参数变化，并实时调整PID参数来达到控制要求。
遗传算法在系统辨识中的应用
遗传算法在系统辨识中的应用
胡中功;邹莉;沈斌
【期刊名称】《重庆高教研究》
【年(卷),期】2005(000)004
【摘要】对遗传算法的机理和实现步骤进行了介绍,综述了遗传算法在系统辨识中的应用.针对不同的辨识模型,讨论了遗传算法不同的应用形式,研究了遗传算法结合神经网络技术在系统辨识中的应用,最后探讨了遗传算法在系统辨识中的研究方向.【总页数】4页(P19-22)
【作者】胡中功;邹莉;沈斌
【作者单位】湖北武汉430073
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于遗传算法的神经网络优化在系统辨识中的应用研究 [J], 梁永兴;董海鹰
2.系统辨识中应用遗传算法的分析及研究 [J], 佘明洪
3.改进量子遗传算法及其在系统辨识中的应用 [J], 张婷;韩璞;贾昊
4.一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用 [J], 李晓斌;左磊;于波
5.自适应遗传算法的改进及在系统辨识中应用研究 [J], 任子武;伞冶
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一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用
ｔｒ ｕ ｓ ｅ ｃｉｎｓ ｌ，ｅ ｐ ｎ ｉｎｒｄｕ ，ａ ｄｍｕａｉ ａ ｉｓａ ｄａ ａ ｔ ｅｙａ ｊｓｉｇｔ ｅ ｅｓｓｃ ａ ｌ ｔ ｃ ｅ ｘ ａ ｓ ｉｓ ｎ ｔｔ ｎ ｒｄｕ ｄ ｐｉ ｌ ｄｕ ｔ ｍ．Ａ ｉ － ｈ ｓｅ ｏ ａ ｏ ａ ｏ ｎ ｖ ｎ ｈ ｓ ｍｕ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａｎ ａ ａ ｔｖ ｄ ｐ ｉｅｉ ｍｍｕ ｅｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉｈ （ ＧＡ）ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｏ ｈ ａ ｉ ｆｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ ｎ ｅ ｅ ｉ ａｇ ｒｔ ｍ ＡＩ ｃ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｔ ｅｂ ｓｓｏ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｉ
ｌｔ ｎ ｔｓ ｆｓ ｓｅ ｅ ｔｆ ａ ｉｎ ａ ｄＰＩ） ａ ａ ｅｅ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｗａ ｏ ｄ ｃｅ ｔ Ｉ ａｉ ｅ ｔｏ ｙ ｔｍ ｉ ｎ ｉ ｃ ｔｏ 】 ｐ ｒｍ ｔｒｏ ｔｍｉａ ｉ ｓｃ ｎ ｕ ｔ ｄｗｉｈ Ａ ＧＡ． Ａ ｏ ｄ ｒ － ｏ ｄ ｉ ｎ ［ ｏ ｇ ｏ ｅ－
ＬＩＸｉｏ ｂ ｎ ａ － ｉ ，Ｚ Ｕ０ ｉ Ｌｅ ，ＹＵ ｏ Ｂ
（ ｏ ｌ ｅｏ ｅ ｔｉ ｌ ｎ ｎ ｏｍａｉｎ Ｅ ｇｎ ｅ ｉｇ ａ ｏ ｉ．ｏ ｅ ｋ ，Ｌ ｍｈ ｕ ７ ０ ５ ，Ｃ ｉａ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｃｒｃ ｄ Ｉ ｆｒ ｔ ｎ ｉｅ ｒ ，Ｌ ｍｈ ｕ Ｕｎｖ ｆ ｅ Ｅｌ ａａ ｏ ｎ Ｔｅ ａ ｏ ３ ０ ０ ｈｎ ）
遗传 算法作为一种全局优化算法 ， 在进行 的搜 索过程中， 对于待寻优的函数基本无限制 ， 不要求参 数空间的连续性和可导性 ， 以在系统辨识与参数 所 优化中取得 了很大的成 功［ ． 引 它可 以克服其他许 多优化算法的缺点 ， 同时遗传算法在全局 搜索中 但 也存在早熟问题 ， 不能保证 收敛 于全局最 优点 ・ 因 此， 有时会造成寻优失败． 本文借鉴生物机体免疫系统和人工免疫机理［ ． ］
8.8 基于遗传算法的机械手参数辨识
观察上式，可得 Y(q,q,q) 和 a 的表达式为：
1 cos(q2 )q 2 1 sin(q2 )q 2 2cos(q2 )q 2sin(q2 )q q 1 e2 cos(q1 ) q 2 e2 cos(q1 ) 2sin(q2 )q 2 q 1 sin(q2 )q 2 q 2 2cos(q2 )q 2 q 1 cos(q2 )q 2 q 2 Y(q,q,q) e2 cos(q1 q2 ) e2 sin(q1 q2 ) cos( q ) q sin( q ) q q sin( q ) q cos( q ) q q 2 1 2 1 1 2 1 2 1 1 1 q 2 0 q e2 cos(q1 q2 ) e2 sin(q1 q2 )
a
T
（3）
则可证明机械手的线性特性，即
+ C(q,q)q + G(q) = Ya H(q)q
(4)
其中 Y = Y(q,q,q)
是一个 n m 的矩阵。
结合式（2），可得
Ya = τ
（5 ）
利用遗传算法辨识,采用实数编码，辨识误差指标取
1 T ˆ a a ˆ E a a 2
则
Y1 Y2 ( e1 )e2 cos(q1 ) Y Y 3 4 2 ( sin(q2 ) cos(q2 ))q 2 q 1 (2 sin(q2 ) 2 cos(q2 ))q 1 2 0 ( sin(q2 ) cos(q2 ))q q e2 cos(q1 q2 ) e2 sin(q1 q2 ) ( e1 )e2 cos(q1 ) e cos( q q ) e sin( q q ) 2 1 2 2 1 2
基于改进遗传算法的系统参数辨识
２ 模型参数估计
２ １ 改进 的遗传 算法 ．
本 文 的遗 传算 法 是基 于 频 率 响应 数 据 的 ， 这里 我们采 用谱估 计方 法进行 拟合 。
改进 的算 法采 用 自适 应 的适 应 度 函数 ， 以单个 个体 的适 应度 在总 适应 度 中所 占 比例 为 判 别标 准 ， 在 比值过 大时 ， 按适 应 度 由小 到 大 排列 的序 号 的 比 例可 直 接作 为 复 制 概 率 ， 比值 适 中时 ， 在 直接 以适 应度 的 比例 作 为 复 制 概 率 ， 比值 过 小 时 ， 序 号 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 按 指 数 的 比例 作 为 复 制 概 率 。避 免 早 期 个 体 适 应 值 差别 过 大导致 解 的趋 向性 ， 和后 期 适 应 值接 近 而 导 致 收敛 速度 过慢 。适 应 度 函数 的 自适 应 ， 保证 了种 群 的多样性 ， 以免 在搜 索 缓 慢 时不 得 不 几 十倍 的加 大变 异概 率 ， 其变为 随机搜 索 。 使
局最 优 。
由于遗传算 法是利用遗 传信息 和适 者生存 的
策略 来指 导搜 索方 向 ， 因此 它 不 需 要 求 梯 度 和假 定
搜索空间是连续的、 可微的。遗传算法是同时估计
参 数 空间 中 的许 多 点 ， 以它 具 有 高 效 的 全局 优 化 所
能力 。
遗传算法的搜索过程是从初始解群开始， 以模
＠
２ １ ＳｉＴ ｃ． ｎｒ． ０ １ ｃ． ｅｈ Ｅ ｇｇ
基于改进 遗传 算法 的系统参数辨识
孙 磊 陈绍 炜 吴金 鹿
（ 西北 工业大学 电子信 息学院 ， 西安 ７ ０ ２ ） １ １９
系统辨识研究方法综述
系统辨识研究方法综述摘要：对现有的系统辨识方法进行了介绍。
首先说明了系统辨识的传统方法及其不足，进一步引出了把神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络等知识应用于系统辨识得到的一些新型辨识方法，最后介绍了系统辨识未来的发展方向。
关键词：系统辨识；神经网络；遗传算法；模糊逻辑；小波网络。
1.系统辨识概述辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个相互渗透的领域。
辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。
随着控制过程复杂性的提高，控制理论的应用日益广泛，但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。
然而在大多数情况下，被控对象的数学模型是不知道的，或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化，因此利用控制理论去解决实际问题时，首先需要建立被控对象的数学模型。
系统辨识正是适应这一需要而形成的，他是现代控制理论中一个很活跃的分支。
社会科学和自然科学领域已经投入相当多的人力去观察、研究有关的系统辨识问题。
系统辨识是建模的一种方法，不同的学科领域，对应着不同的数学模型。
从某种意义上来说，不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。
辨识问题可以归结为用一个模型来表示可观系统（或将要改造的系统）本质特征的一种演算，并用这个模型吧对客观系统的理解表示成有用的形式。
当然可以刻有另外的描述，辨识有三个要素：数据，模型类和准则。
辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型。
总而言之，辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型，按照某种准则，使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及设计控制器。
对系统进行分析的主要问题是根据输入时间函数和系统的特性来确定输出信号。
对系统进行控制的主要问题是根据系统的特性设计控制输入，使输出满足预先规定的要求。
matlab系统辨识工具箱使用的算法
matlab系统辨识工具箱使用的算法MATLAB的系统辨识工具箱使用多种算法来进行系统辨识。
这些算法通常包括以下几种：
1. 最小二乘法（Least Squares）：这是最常用的系统辨识方法。
最小二乘法试图找到一组参数，使得实际数据和模型预测之间的误差平方和最小。
2. 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）：这种方法基于数据生成的模型概率密度函数，通过最大化似然函数来估计模型参数。
3. 递归最小二乘法（Recursive Least Squares）：这是一种在线算法，可以在数据流中实时更新模型参数。
4. 扩展最小二乘法（Extended Least Squares）：这种方法可以处理包含噪声和异常值的数据，通过引入权重来调整误差平方和。
5. 非线性最小二乘法（Nonlinear Least Squares）：对于非线性系统，需要使用非线性最小二乘法来估计参数。
6. 遗传算法（Genetic Algorithms）：这是一种启发式搜索算法，通过模拟自然选择和遗传过程来寻找最优解。
7. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）：这是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为来寻找最优解。
以上这些算法都是MATLAB系统辨识工具箱中常用的算法，根据具体的问题和数据，可以选择最适合的算法来进行系统辨识。
基于理性遗传算法的模糊系统辨识
ＸＵＥ ｅ ， Ｍ ｉ ＧＯＮＧ ｎ ｈ ａ Ｒａ ｏ ａ ｅ ｅ ｃ ａ ｇ ｒ ｔ ｍｓ ｂ ｓ ｄ ｆ ｚ ｙ ｎ ０ 血ｌ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ Ｃｏ ｐ ｔ ｒ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ ｎ ｐ － Ｙａ － ｕ ． ｔ ｎ ｌｇ ｎ ｔ ｌ ｏ ｉ ｉ ｉ ｈ － ａ ｅ ｕ ｚ ｌｄｅ ｇ ｉ ｅ ｔ ｉａ ｏ ． ｍ ｕ ｅ ｇ ｎ ｅ ｇ ａ ｄ Ａｐ Ｈ ｆ ｉ ｉ
１ 引言
大多数情形下 的过程 辨识都是 采用输入输 出数据对进行 辨识 的 ， 这是因为在输入输 出数 据对 之间 的关 系就是 一个全
局 的函数 。通常采用统计 的方法进行 参数辨 识的。对于这 种
模糊模型通常有 以下几个部分组成 （ 图 １ ： １ 输 入的 见 ）（）
模糊化 ；２ 语 言规 则（ ） （ ） 糊逻 辑推理机 ；４ 输 出的 （） 库 ；３ 模 （） 去模 糊化 。
鲁东大学 现代教育技术教学部 ， 山东 烟台 ２４ ２ ６０ ５
Ｄｅ ａｔ ｎ ｆＭｏ ｄ ｒ ｅ ｃ ｉ ｇ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ Ｌ ｄ ｎ ｉ ｅ ｓ ｙ Ｙａ ｔ ｉ Ｓ ａ ｄ ｎ ６ ０ ５， ｈ ｎ ｐｒ ｍｅ ｔ ｒ ｅ ｎ Ｔ ａ ｈｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ， ｕ ｏ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉ ， ｎ ａ ， ｈ ｎ ｏ ｇ２ ｏ ｔ ４ ２ Ｃ ｉａ
圈 １ 一 般 模 糊 模 型
逼近性能（ 构造适 当的话还可 以具有高阶逼 近性能 ） ， Ｊ 采用模
糊 系统来逼 近要辨识的函数 ， 后再对模糊系统进行辨识 。 然 对 于模 糊系统 的辨识 ， 就可 以针 对局 部输 入输 出数据 对
来 辨识模 糊系统 的每一个模 糊推 理规 则 ， 由于 每一个 模 糊推 理 规则都是 由前件和 后件 构成 的 ， 于 采用 Ｔ Ｓ模糊 模型 的 对 — 模 糊系统 ， 其后件就是一个线性方程 ， 对这样 的模 糊系统 进行
遗传算法详解ppt课件
遗传算法的特点
同常规优化算法相比，遗传算法有以下特点： ① 遗传算法是对参数的编码进行操作，而非对参 数本身。 ② 遗传算法是从许多点开始并行操作，并非局限 于一点，从而可有效防止搜索过程收敛于局部最 优解。 ③ 遗传算法通过目标函数计算适值，并不需要其 它推导和附加信息，因而对问题的依赖性较小。
图5–3
遗传算法的工作原理示意图
标函数值到适值形式的映射
适值是非负的，任何情况下总希望越大越好；而目标 函数有正、有负、甚至可能是复数值；且目标函数和适值 间的关系也多种多样。如求最大值对应点时，目标函数和 适值变化方向相同；求最小值对应点时，变化方向恰好相 反；目标函数值越小的点，适值越大。因此，存在目标函 数值向适值映射的问题。
5.遗传算法
遗传算法（genetic algorithms,简称GA）是人工智能 的重要分支，是基于达尔文进化论，在微型计算机上模拟 生命进化机制而发展起来的一门新学科。它根据适者生存、 优胜劣汰等自然进化规则来进行搜索计算和问题求解。对 许多用传统数学难以解决或明显失效的非常复杂问题，特 别是最优化问题，GA提供了一个行之有效的新途径。近 年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在 工业控制工程领域的成功应用，这种算法受到了广泛的关 注。
1. 复制
复制（又称繁殖），是从一个旧种群（old population） 中选择生命力强的字符串（individual string）产生新种群 的过程。或者说，复制是个体位串根据其目标函数f（即适 值函数）拷贝自己的过程。直观地讲，可以把目标函数f看 作是期望的最大效益的某种量度。根据位串的适值所进行 的拷贝，意味着具有较高适值的位串更有可能在下一代中 产生一个或多个子孙。显然，在复制操作过程中，目标函 数(适值)是该位串被复制或被淘汰的决定因素。
《GA与系统辨识》课件
与其他智能算法的结合
未来研究可能会更加注重将遗 传算法与其他智能算法（如蚁 群算法、粒子群算法等）进行 结合，以充分利用各种算法的 优势，提高系统辨识的性能。
课程总结
课程主要内容回顾
本课程主要介绍了遗传算法的基本原理、系统辨 识的概念和原理、遗传算法在系统辨识中的应用 等。
组件或连接方式时，GA能够找到最优的组合方式。
利用GA优化系统性能
性能评估
利用GA可以对系统的性能进行评估和预测。通过建立性能评估模型，将性能指标作为遗传算法的适应度函数，GA可 以找到最优的性能参数组合。
多目标优化
在某些情况下，系统的性能可能存在多个相互矛盾的目标，例如稳定性与能耗。GA能够处理多目标优化问题，找到 一个平衡点，使得系统在多个目标上都能达到较好的性能。
基于GA的系统结构优化案例
总结词
通过遗传算法优化系统结构，提高系统性能。
详细描述
遗传算法也可以用于优化系统的结构，例如，在神经网络设计中，可以通过遗传算法对神经元的连接 方式和权重进行优化，以达到更好的分类或预测效果。在机械设计中，可以通过遗传算法对机械结构 进行优化，提高机械的性能和稳定性。
基于GA的系统性能优化案例
用于参数优化、模 型辨识等。
函数优化
用于求解多维、非 线性、离散或连续 函数的极值问题。
机器学习
用于分类、聚类、 特征选择等任务。
数据挖掘
用于关联规则挖掘 、聚类分析等。
03
CATALOGUE
系统辨识概述
系统辨识的基本概念
系统辨识
通过输入和输出数据，识别和估计系统的数 学模型的过程。