Resumen

Este trabajo trata de la identificacin del modelo Hammerstein de orden fraccionario utilizando el algoritmo propuesto de evolucin diferencial adaptativa con estrategia de bsqueda local (ADELS) con el mtodo de descenso ms pronunciado y el algoritmo de mnimos cuadrados recursivos del modelo auxiliar basado en la sobreparametrizacin (OAMRLS). Los parmetros del bloque no lineal esttico y del bloque lineal dinmico del modelo son todos desconocidos, incluido el orden fraccionario. El valor inicial del parmetro se obtiene mediante el algoritmo ADELS propuesto. La principal innovacin de ADELS es generar de forma adaptativa la siguiente generacin basndose en el valor de la funcin de aptitud dentro de la poblacin mediante reglas de puntuacin e introducir el mapeo Chebyshev en la poblacin recin generada para la bsqueda local. Basndose en el mtodo de descenso ms pronunciado, se deriva la identificacin de orden fraccionario utilizando valores iniciales. Los parmetros restantes se derivan mediante el algoritmo OAMRLS. Con el valor inicial obtenido por ADELS, el resultado de identificacin del algoritmo es ms preciso. Los resultados de la simulacin ilustran la importancia del algoritmo propuesto.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Identificación; Orden fraccionario; Modelo de Hammerstein; Evolución diferencial adaptativa; Estrategia de búsqueda local; Mínimos cuadrados recursivos del modelo auxiliar basado en la sobreparametrización.
• Keywords:Identification; Fractional order; Hammerstein model; Adaptive differential evolution; Local search strategy; Overparameterization-based auxiliary model recursive least squares.