新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法技术方案

本发明专利技术提供了一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，属于新型磁悬浮球系统辨识技术领域。解决了辨识新型磁悬浮球系统模型参数精度不高和速度慢的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立新型磁悬浮球系统的单输入单输出模型；步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的辨识流程，对所有参数进行估计。本发明专利技术的有益效果为：本发明专利技术提出的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对新型磁悬浮球系统反馈非线性模型的建模和参数辨识。辨识。辨识。

【技术实现步骤摘要】
新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法


[0001]本专利技术涉及
，尤其涉及本专利技术涉及新型磁悬浮球系统
，尤其涉及一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法。。

技术介绍

[0002]随着我国磁悬浮列车的飞速发展，对于磁悬浮技术的要求也越来越高。磁悬浮列车作为关乎人们出行的关键交通工具，需要对磁悬浮系统进行更好地对进行分析和控制。这就需要给磁悬浮系统建立相应的数学模型，同时辨识所建立模型的参数。经过几十年计算机技术的发展，发展出许多的群智能算法。例如萤火虫算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法。萤火虫算法该算法具有较强的局部搜索能力，且操作方便、控制参数少，但该算法对优秀个体的依赖程度太高，从而降低了收敛速度。粒子群算法虽然可以较好地应用在不同工况，但也存在容易陷入局部最优和计算量大的问题。鲸鱼算法能够在单目标优化问题上表现不错，但这种方法在多目标搜索上的效果差强人意，而且易陷入局部最优，导致在实际生产中不能达到令人满意的辨识效果。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，本专利技术提出的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法是一种群智能优化算法，它具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，能较好地适用于对新型磁悬浮球系统的参数辨识。
[0004]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用技术方案具体为：一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，具体包括以下步骤：
[0005]步骤1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性辨识模型。
[0006]步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的辨识流程。
[0007]第一步：初始化麻雀搜索算法，采用Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群；
[0008]第二步：收集新型磁悬浮球系统的位置给定信号作为输入数据，新型磁悬浮球系统的磁悬浮球的位置作为输出数据；
[0009]第三步：计算麻雀群体中个体适应度，对所有麻雀个体适应度进行排序，找出全局最优适应度值和全局最差适应度值，然后计算初始全局最优位置；
[0010]第四步：令迭代变量k＝1，计算麻雀的初始位置；
[0011]第五步：基于自适应t分布改进发现者的位置更新公式，更新发现者位置；
[0012]第六步：更新跟随者的位置；
[0013]第七步：更新警戒者的位置；
[0014]第八步：计算麻雀种群适应度并进行重新排序，更新麻雀种群位置；
[0015]第九步：对于所有麻雀，计算群体最佳麻雀位置；
[0016]第十步：从群体最佳位置中分离提取出参数向量的估计值；
[0017]第十一步：将迭代变量k值加1，重复上述步骤。
[0018]作为本专利技术提供的基于Chebyshev混沌自适应麻雀搜索算法的新型磁悬浮球系统反馈非线性模型辨识方法进一步优化方案，所述步骤1)的具体建模步骤如下：
[0019](1
‑
1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：
[0020][0021][0022][0023][0024]其中，r(t)为输入量，y(t)为输出量，为反馈通道输出，v(t)是一个均值为零、方差σ2＝0.12满足高斯分布的白噪声；定义x(t)，u(t)和w(t)为不可测的中间变量；z为后移算子:z
‑1y(t)＝y(t
‑
1)，A(z)，B(z)和D(z)是关于z的多项式，描述为如下形式：
[0025][0026][0027][0028]将系统的非线性部分可以用传递函数表示为：
[0029][0030]其中，未知参数γi,i＝1,2,...,m；是非线性函数的系数，m是非线性块的参数个数。
[0031]将公式(4)两边同乘以A(z)得到：
[0032]A(z)y(t)＝B(z)u(t)+D(z)v(t) (9)
[0033]可表示为：
[0034]y(t)＝[1
‑
A(z)]y(t)+B(z)u(t)+D(z)v(t) (10)
[0035]其中噪声模型输出w(t)和前馈通道输出x(t)为：
[0036][0037][0038]反馈非线性系统模型可以表示为：
[0039][0040](1
‑
2)将线性子系统的参数向量a、b和d以及非线性部分的参数向量γ定义为：
[0041][0042]则整个模型的参数向量θ表示为：
[0043][0044]对应的信息向量表示为：
[0045][0046]其中：
[0047][0048][0049]f＝[f1,f2,...,f
m
]∈R1×
m (17)
[0050][0051][0052][0053](1
‑
3)然后我们得到描述的新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：
[0054][0055]作为本专利技术提供的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的进一步优化方案，所述步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识流程的具体步骤如下：
[0056](2
‑
1)设置麻雀个数为N，每个麻雀包含n
a
+n
b
+m+n
d
个变量，通过(17)，采用Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群。设置X
t
为当前麻雀的位置，X
t+1
为更新后的麻雀位置，最大迭代次数为T、预警值为ST、发现者PD和警戒者SD比例。Chebyshev混沌映射表达式为：
[0057]X
k+1
＝cos(17cos
‑1(X
k
)) (22)
[0058](2
‑
2)收集新型磁悬浮球系统的位置给定信号输入数据和磁悬浮球的位置输出数据{r(t)，y(t)}。构造形式输出堆积向量Y(l)如下式(23)：
[0059]Y(l)＝[y(l),y(l
‑
1),...,y(1)]T
∈R
l (23)
[0060]构造信息堆积向量ψ(l)如式(24)：
[0061][0062]其中，l为数据长度。
[0063](2
‑
3)通过(25)计算麻雀群体中个体适应度，对所有麻雀个体适应度进行排序，找出全局最优适应度值f
g
和全局最差适应度值f
w
，然后通过(26)计算初始全局最优位置
[0064][0065][0066](2
‑
4)设迭代变量k＝1，开始迭代，个体的初始位置是
[0067][0068](2
‑
5)基于自适应t分布通过(28)计算分布系数η，通过式(29)将发现者位置更新为
[0069][0070][0071]其中，k为迭代变量，T是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性辨识模型；步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法的辨识流程，具体包括如下步骤：第一步：初始化麻雀搜索算法，采用Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群；第二步：收集新型磁悬浮球系统的位置给定信号作为输入数据，新型磁悬浮球系统的磁悬浮球的位置作为输出数据；第三步：计算麻雀群体中个体适应度，对所有麻雀个体适应度进行排序，找出全局最优适应度值和全局最差适应度值，然后计算初始全局最优位置；第四步：令迭代变量k＝1，计算麻雀的初始位置；第五步：基于自适应t分布改进发现者的位置更新公式，更新发现者位置；第六步：更新跟随者的位置；第七步：更新警戒者的位置；第八步：计算麻雀种群适应度并进行重新排序，更新麻雀种群位置；第九步：对于所有麻雀，计算群体最佳麻雀位置；第十步：从群体最佳位置中分离提取出参数向量的估计值；第十一步：将迭代变量k值加1，重复上述步骤。2.根据权利要求1所述的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，其特征在于，所述步骤1)的具体建模步骤如下：(1
‑
1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：1)构建新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：其中，r(t)为输入量，y(t)为输出量，为反馈通道输出，v(t)是一个均值为零、方差σ2＝0.12满足高斯分布的白噪声；定义x(t)，u(t)和w(t)为不可测的中间变量；z为后移算子:z
‑1y(t)＝y(t
‑
1)，A(z)，B(z)和D(z)是关于z的多项式，描述为如下形式：描述为如下形式：描述为如下形式：将系统的非线性部分用传递函数表示为：其中，未知参数γ
i
,i＝1,2,...,m；是非线性函数的系数，m是非线性块的参数个数；
将公式(4)两边同乘以A(z)得到：A(z)y(t)＝B(z)u(t)+D(z)v(t) (9)表示为：y(t)＝[1
‑
A(z)]y(t)+B(z)u(t)+D(z)v(t) (10)其中，噪声模型输出w(t)和前馈通道输出x(t)为：噪声模型输出w(t)和前馈通道输出x(t)为：反馈非线性系统模型表示为：(1
‑
2)将线性子系统的参数向量a、b和d以及非线性部分的参数向量γ定义为：则整个模型的参数向量θ表示为：对应的信息向量表示为：其中：其中：f＝[f1,f2,...,f
m
]∈R1×
m
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)(17)(17)(1
‑
3)然后得到描述的新型磁悬浮球系统的反馈非线性模型：
3.根据权利要求1所述的新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识方法，其特征在于，所述步骤2)构建新型磁悬浮球系统混沌自适应麻雀搜索参数辨识流程的具体步骤如下：(2
‑
1)设置麻雀个数为N，每个麻雀包含n
a
+n
b
+m+n
d
个变量，通过式(17)，采用Chebyshev混沌映射初始化麻雀种群，设置X
t
为当前麻雀的位置，X
t+1
为更新后的麻雀位置，最大迭代次数为T、预警值为ST、发现者PD和警戒者SD比例，Chebyshev混沌映射表达式为：X
k+1
＝cos(17cos
‑1(X
k
))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(22)(2
‑
2)收集新型磁悬浮球系统的位置给定信号输入数据和磁悬浮球的位置输出数据{r(t)，y(t)}，构造形式输出堆积向量Y(l)如下式(23)：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊红，严俊，张泓睿，肖康，陈楠，程赟，白贵祥，李亚男，李富超，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：