基于遗传算法的传递函数的模型降阶  被引量:1

Transfer Function Model Reduction Based on Genetic Algorithm

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作  者:黄樟灿[1] 陈思多[2] 金庭枝[3] 

机构地区:[1]武汉汽车工业大学基础课部 [2]武汉汽车工业大学电子与信息学院 [3]武汉汽车工业大学成教学院

出  处:《武汉汽车工业大学学报》2000年第2期26-29,共4页

基  金:86 3高技术资助项目 !(86 3- 30 6 - ZT0 6 - 0 3);湖北省自然科学基金资助项目! (975 2 0 1 81 2 9)

摘  要:针对传递函数的模型降阶工作 ,提出采样点在对数分度采样区间上均匀分布的频域采样方案 ,以及基于对数的最小二乘指标。应用遗传算法对此复杂的目标函数进行了求解 ,并通过与传统方法的比较 。A sampling scheme using uniformly distributive frequencies on logorithm index that performs the transfer function model reduction of high order system is presented. Using both amplitude and phase gains of the frequency response, the given optimal model achieves the solution of the target function. The genetic algorithm produces far better results over the traditional algorithm.

关 键 词:遗传算法 模型降阶 对数分离 传递函数 

分 类 号:O224[理学—运筹学与控制论]

 

参考文献:

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引证文献:

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