(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210665714.9
(22)申请日 2022.06.13
(71)申请人 南通大学
地址 226019 江苏省南 通市崇川区啬园路9
号
(72)发明人 李俊红 芮佳丽 储杰 陆国平
蒋一哲 程赟 宋伟成 褚云琨
(74)专利代理 机构 南京经纬专利商标代理有限
公司 32200
专利代理师 张俊俊
(51)Int.Cl.
G06F 30/20(2020.01)
G06N 3/12(2006.01)
(54)发明名称
一种基于樽海鞘算法的单集气管压力控制
模型辨识方法
(57)摘要
本发明提供了一种基于樽海鞘算法的单集
气管压力控制模 型辨识方法, 属于集气管压力控
制系统辨识技术领域。 在模型上, 解决了常用的
整数阶模型不够精确, 导致辨识精度不够高的技
术问题; 在辨识方法上, 解决了梯度迭代法收敛
速度较慢, 会使辨识结果陷入局部最优, 选择迭
代步长时需要考虑辨识结果发散的技术问题。 其
技术方案为: 包括以下步骤: 步骤1)构建单集气
管阀位和压力的分数阶CARMA模型; 步骤2)构建
樽海鞘算法的辨识流程。 本发明的有益效果为:
本发明的樽海鞘算法的单集气管压力控制模型
辨识方法进行的参数辨识结果中, 可以看出, 该
方法的辨识精度高, 输出的参数估计误差小; 同
时, 也说明本辨识方法对于单集气管压力控制模
型具有较好的适用性。
权利要求书3页 说明书7页 附图2页
CN 115062467 A
2022.09.16
CN 115062467 A
1.一种基于樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法, 其特征在于, 包括以下步
骤:
步骤1)构建单集气管阀位和压力的分数阶CARMA模型, 根据所构建的系统模型获取单
集气管压力控制模型;
步骤2)构建樽 海鞘算法的辨识流 程。
2.根据权利要求1所述的基于樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法, 其特征
在于, 所述 步骤1)的建模步骤如下:
步骤1‑1)构建单集气管阀位和压力的分数阶CARMA模型: 如式(1), 给出分数阶CARMA系
统的一般形式,
A(z)y(t)=B(z)u(t)+D(z)v(t) (1)
其中, u(t)为系统的输入, y(t)为系统的输出, v(t)为白噪声, A(z), B(z)和D(z)是关于
后移算子z‑1的多项式, α为分数阶阶次, ai(i=1,2, …,na), bj(j=1,2, …,nb)和dk(k=1,
2,…,nd)为要用输入数据和输出 数据进行辨识的参数。
步骤1‑2)根据式(2)至(10)得到输出y(t)与输入u(t), 误差v(t)之间的关系, 其中, 根
据
‑Letnikov(G‑L)定义得到:
其中, t=kh时, h为采样时间设为1, k为计算导数近似值的样本数; 式(2)中
为牛顿
二项式:
Γ为欧拉函数:
式(1)写为:
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2其中,
为信息向量, θ 为 参数向量。
3.根据权利要求1所述的基于樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法, 其特征
在于, 所述 步骤2)构建樽 海鞘算法的辨识流 程的步骤如下:
步骤2‑1)初始化, 根据公式(1 1)初始化樽 海鞘种群的位置X,
XN×D=rand(N,D) ×(Ub‑Lb)+Lb (11)
其中, N为樽海鞘种群的数量, D为维度即待辨识参数个数, Ub=[ub1,ub2,…,ubD]为各
个维度的搜索上界, Lb=[lb1,lb2,…,lbD]为各个维度的搜索下界; 初始化可移动食物源的
位置F=[F1,F2,…,FD], 即樽海鞘种群的移动目标;
步骤2‑2)获取集气管阀位作为系统输入数据, 集气管压力为系统输出 数据, 记录数据;
步骤2‑3)计算每一只樽海鞘在各维度位置的适应度值, 对各只樽海鞘 位置的适应度值
进行排序, 适应度值 最好的樽海鞘的位置即为 最新的可移动食物源的位置F;
步骤2‑4)樽海鞘种群分为领导者和跟随者, 领导者为种群中第1至
个樽海鞘, 跟随者
则为种群中其 余的樽海鞘; 按照公式(12)更新领导 者:
其中,
为第i个领导者在j维度中的位置, Fj为食物在j维度中的位置, ubj和lbj分别为
j维度中的搜索上界和下界, 控制参数c2和c3是[0,1]中的随机数, 另一个控制参数c1计算如
公式(13)所示:
l为当前迭代次数, L 为最大迭代次数, 按照公式(14)更新跟随者:
其中,
为第i个跟随者在j维度中的位置;
步骤2‑5)根据各维度搜索上界和下界修 正每只樽 海鞘的位置;
步骤2‑6)判断是否达到最大迭代次数, 若没有达到, 程序跳转到步骤2 ‑3), 若达到, 进权 利 要 求 书 2/3 页
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专利 一种基于樽海鞘算法的单集气管压力控制模型辨识方法
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