Hammerstein非線性模型的基于PSO的參數辨識系統的本質就是将參數的辨識問題轉換為參數空間優化問題，對整個參數域進行搜尋并最終獲得最優的參數估計。
本課題，我們需要的參數辨識模型具體描述如下所示：
根據論文中的理論，我們首先需要将Hammerstein非線性模型進行分離，得到8個不同的模型，逐個對其參數進行識辨。下面從較為簡單的NL8開始說明直到NL1，NL這九個結果。最後對整個Hammerstein非線性模型進行識辨仿真。
原非線性模型的坐标圖。
PSO最佳适應曲線。
V（t）中七個參數的辨識過程。
Y（t）的三個參數的辨識過程如下所示：