Parameter estimation of WienerHammerstein models VIA genetic algorithms
Auteur(s):
H E EmaraSbabaik AbdelMagid Youssef L AIAjmi K H
Date de publication:
2000
Référence bibliographique:
Parameter estimation of WienerHammerstein models VIA genetic algorithms H E EmaraShabaik Y L AbdelMagid and K H AIAjmiThe Arabian journal for science and engineering section C theme issues المجلة العربية للعلوم والهندسة Univeristy of Petroleum and Mineralsvol 25 no 1C (June 2000) p p 4961H E EmaraSbabaikAbdelMagid Youssef LAIAjmi K H
Résumé:
تعاني الطرق التقليدية لتقدير معاملات النماذج الرياضية من صعوبات مختلفة خاصة في حالات النظم غير الخطية ومع وجود التأثيرات العشوائية نقدم في هذا البحث خوارزم جيني معدل لتحديد معاملات نماذج وينرهامرشتين غير الخطية توضح نتائج المحاكات العديدة فاعلية الطريقة مع استخدام دواخل مختلفة مع وجود ضوضاء بنسب مختلفة كذلك طبق الخوارزم بنجاح لاستنباط أنموذج رياضي يمثل مولد غير خطي للتيار المستمر Conventional methods of estimating model parameters have difficulties with both nonlinear systems and with systems operating in noisy environments In this paper a modified genetic algorithm is used as a procedure to solve the parameter identification problem of the nonlinear WienerHammerste in models Numerical simulations are presented to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm based on different input signals and different noisetosignal ratios of the output Also the algorithm is applied to model a DC generator with some nonlinear characteristics
