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申请/专利权人：南通大学
摘要：本申请公开了基于混合粒子群梯度的双率碳三加氢装置模型辨识方法，包括：获取双率Hammerstein‑Volterra系统的辨识模型；基于甲基乙炔与丙二烯杂质的浓度数据以及出口丙烯浓度数据，获取输入数据以及输出数据；基于初始化的辅助模型混合粒子群梯度搜索优化方法，对双率Hammerstein‑Volterra系统模型进行辨识；对辨识模型进行参数估计迭代优化，获取双率Hammerstein‑Volterra系统的参数。本申请中采用辅助模型的思想解决双率采样引起的数据不完整问题。基于辅助模型的混合粒子群梯度AM‑HPSG算法利用PSO和梯度搜索方法对准则函数进行优化，实现对未知参数估计的并行搜索。
主权项：1.一种基于混合粒子群梯度的双率碳三加氢装置模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：基于碳三加氢装置的双率Hammerstein-Volterra系统模型，获取双率Hammerstein-Volterra系统的辨识模型；基于甲基乙炔与丙二烯杂质的浓度数据以及出口丙烯浓度数据，获取输入数据以及输出数据；基于初始化的辅助模型混合粒子群梯度搜索优化方法，对所述双率Hammerstein-Volterra系统模型进行辨识；基于所述输入数据以及所述输出数据，对所述辨识模型进行参数估计迭代优化，获取所述双率Hammerstein-Volterra系统的参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 基于混合粒子群梯度的双率碳三加氢装置模型辨识方法
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