首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

PSO算法在过程模型参数辨识中的应用
引用本文:徐志成,张建明,王树青.PSO算法在过程模型参数辨识中的应用[J].电气自动化,2005,27(4):29-32.
作者姓名:徐志成  张建明  王树青
作者单位:工业控制技术国家重点实验室,浙江大学先进控制研究所,杭州,310027;工业控制技术国家重点实验室,浙江大学先进控制研究所,杭州,310027;工业控制技术国家重点实验室,浙江大学先进控制研究所,杭州,310027
基金项目:基金资助项目:国家自然科学基金(No.60421002,No.70471052)
摘    要:针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率,对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果验证了本文所提出算法的有效性。

关 键 词:微粒群优化  模型辨识  热工过程
文章编号:1000-3886(2005)04-0029-04

Application of PSO for parameters Identification of Process Model
Xu Zhicheng,Zhang Jianming,Wang Shuqing.Application of PSO for parameters Identification of Process Model[J].Electrical Automation,2005,27(4):29-32.
Authors:Xu Zhicheng  Zhang Jianming  Wang Shuqing
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号