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Hammerstein模型的辨识可以描述成参数空间的函数最优化问题,因此可采用微粒群算法（PSO）对参数并行寻优。针对基本PSO算法容易局部收敛的不足,引入随机操作以提高算法的全局搜索能力。随机微粒群算法（RPSO）在一定条件下能保证全局收敛,用于辨识Hammerstein模型能获得较高精度。仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。