改进滑动平均滤波在PSO辨识中的应用
作者:
宫向阳
[1] ;
赵振兴
[2]
关键词:
强噪声
滑动平均滤波
粒子群优化
参数辨识
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。
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