改进滑动平均滤波在PSO辨识中的应用

摘要：

　　在实际系统信号中不可避免的会存在噪声和瞬时扰动，噪声过大会严重影响粒子群优化算法(pso)的辨识结果。针对强噪声环境下利用PSO算法进行参数辨识精度差甚至不能收敛的问题，提出了一种改进的滑动平均滤波算法，通过动态修正滑动平均后的数据相位，来实现无滞后的滑动平均滤波效果。仿真实验表明，对这种改进滑动平均滤波算法应用于PSO辨识数据预处理后，有效地提高了PSO对强噪声系统辨识的精度。

关键词： 强噪声系统 滑动平均滤波 粒子群优化 参数辨识

作者: 宫向阳 赵振兴

作者单位: 中国石油化工集团公司信息系统管理部,北京100728 北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 556-558,609

在线出版日期: 2011-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）