Nonlinear System Identification of Hammerstein-Wiener Model Using AWPSO
Publish place: 12th Iranian Conference on Intelligent Systems
Publish Year: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,053
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS12_209
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1393
Abstract:
This paper presents the problem of constructing an appropriate model with Hammerstein-Wiener structure for nonlinear system identification. In this structure, the nonlinearityis implemented through two static nonlinear blocks where a linear dynamic block is surrounded by two nonlinear staticsystems. Algorithms such as genetic algorithm can find unknown parameters, but the complexity of the calculations is their weakness. Hence, a class of computational methods namedParticle Swarm Optimization (PSO) is used. To avoid trapping in local optimum and improve performance; Adaptive WeightedParticle Swarm Optimization (AWPSO) method is used. The training method is responsible for finding the optimal values ofthe parameters of the transfer function from the linear dynamic part as well as the coefficients of the nonlinear static functions
Keywords:
Authors
Sharareh Talaie
Department of Electrical Engineering Islamic Azad University, South Tehran Branch Tehran, Iran
Mahdi Aliyari Shoorehdeli
Faculty of Electrical Engineering K. N. Toosi University of Technology Tehran, Iran
Leila Shahmohamadi
Department of Electrical Engineering Islamic Azad University, South Tehran Branch Tehran, Iran