Determine Optimal Adjustable Parameters of The Simple Fractional-Order Systems with The Lowest Pole via Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithms
محل انتشار: اولین همایش ملی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,083
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
INCEE01_112
تاریخ نمایه سازی: 25 تیر 1393
چکیده مقاله:
This paper shows a procedure for determine optimal adjustable parameters of simple fractional order systems. In some cases such as: identifying fractional order systems, to obtain adjustable parameters with conventional identifying methods, leads to solve complex nonlinear optimization problems and this is one of challenging problems. Therefore, in this paper with assumption of having input-output data corrupt with noise, by assistance of particle swarmoptimization algorithm and by taking account of the specific model structure of linear combination, so method presents good or acceptance approximation of optimal adjustable parameters of fractional order systems. Because of presence of special conduction in fractional order systems, therefore necessity of fractional order modeling for such are duplex. Finally, by simulating of several proper systems in noisy conditions, we determine optimal parameters that gained results from it shows the effectiveness of this procedure.
کلیدواژه ها:
Fractional order systems ، Adjustable Parameter ، System identification ، Particle Swarm Optimization (PSO) Algorithms
نویسندگان
MAHMOOD GHANBARI
Department of Electrical Engineering, AliAbadKatoul Branch, Islamic Azad University, AliAbadKatoul, Iran
AMIR AHMADIAN
Department of Electrical Engineering, AliAbadKatoul Branch, Islamic Azad University, AliAbadKatoul, Iran
ALI MOTALEBI SARAJI
Department of Electrical Engineering, AliAbadKatoul Branch, Islamic Azad University, AliAbadKatoul, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :