改进滑动平均滤波在PSO辨识中的应用

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作   者：

宫向阳;  赵振兴; 

作者机构：

北京化工大学信息科学与技术学院;  中国石油化工集团公司信息系统管理部; 

关键词：

强噪声;  粒子群优化;  滑动平均滤波;  参数辨识; 

期刊名称：

控制工程

i s s n：

1671-7848

年卷期：

2011 年 18 卷 04 期

页   码：

74-76+127

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。