基于PSO的Hammerstein非线性模型参数辨识系统

    Hammerstein非线性模型的基于PSO的参数辨识系统的本质就是将参数的辨识问题转换为参数空间优化问题，对整个参数域进行搜索并最终获得最优的参数估计。

本课题，我们需要的参数辨识模型具体描述如下所示：

 

根据论文中的理论，我们首先需要将Hammerstein非线性模型进行分离，得到8个不同的模型，逐个对其参数进行识辨。下面从较为简单的NL8开始说明直到NL1，NL这九个结果。最后对整个Hammerstein非线性模型进行识辨仿真。

原非线性模型的坐标图。

PSO最佳适应曲线。

V（t）中七个参数的辨识过程。

 

Y（t）的三个参数的辨识过程如下所示：