QPSO算法优化的非线性观测器设计方法研究

• 作者: 周丹 孙俊 陈伟 须文波
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 具有量子行为的粒子群优化 非线性观测器 滚动时域估计
• 年，卷（期）: 2006,（33）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.33.007

摘要

具有量子行为的粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO)是继粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)后,最新提出的一种新型、高效的进化算法.论文在研究基于PSO算法的非线性观测器基础上,提出了一种基于QPSO算法的非线性观测设计方法.以van der Pol系统为例进行了仿真实验,其基本思想是将非线性连续时间系统的状态估计问题转换为非线性函数的在线优化问题,然后利用PSO或QPSO算法获得系统状态的最优估计.仿真结果显示了基于QPSO算法的非观测器比基于PSO算法的非线性观测器的性能更优越.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	陈伟	江南大学信息工程学院	82	529	11.0	18.0
4	周丹	江南大学信息工程学院	26	83	5.0	9.0