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使用GWO算法对连续系统进行基于系统导出权重的降阶。 (英语) Zbl 1501.93022号

摘要:在本研究文章中,通过最小化高阶系统的时间矩(TM)和马尔可夫参数(MPs)之间的误差,提出了高阶系统近似,并利用系统寻权过程,使用灰狼元神经优化算法,提出了期望降阶模型(ROM)。HOS和ROM的TM和MP用于构建目标函数。与目标函数相关的权重由系统程序即层次分析法(AHP)确定。利用这些权重将多目标问题转化为单目标问题。在目标函数中,使用灰色狼优化(GWO)算法将归一化误差最小化,以获得所需的ROM。为了确保HOS与其ROM之间的稳态匹配,HOS的第一个TM与所需ROM进行匹配。利用Hurwitz稳定性准则保持HOS的稳定性。通过考虑两个测试系统来确定所提方法的有效性。还通过考虑这些测试系统的时域规范(TDS)和误差指数(EI)进行了比较分析。比较分析中考虑的TDS为上升时间、峰值时间、稳定时间和峰值。HOS与ROM之间的误差,如积分绝对误差(IAE)、积分平方误差(ISE)、整数时间绝对误差(ITAE)、积分时间平方误差(ITSE)、积分时刻平方绝对误差(IT(^2)AE)和积分时刻平方误差(IT)SE,被列为EI。对比分析表明了该方法的有效性和有效性。通过提供阶跃响应、脉冲响应、波特图和奈奎斯特图,确保了该方法的实用性。

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93B11号机组 系统结构简化
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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