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摘要:
为解决水轮发电机组调速器PID参数优化问题,引入菌群优化(bacterial foraging optimization,BFO)算法.考虑到BFO算法收敛速度慢,而粒子群优化(paticle swarm optimization,PSO)算法具有较好的收敛性,提出BFO-PSO算法.以描述菌体间相互吸引、相互排斥、相互学习的Jcc指标与综合ITAE指标之和构成一种新型适应度函数.数值计算结果表明:与BFO算法、PSO算法相比,BFO-PSO算法收敛速度快,能有效改善水轮机调节系统空载工况和孤网运行条件下过渡过程的动态性能.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于菌群-粒子群算法的水轮发电机组PID调速器参数优化
来源期刊 中国电机工程学报 学科 工学
关键词 菌群优化算法 粒子群优化算法 水轮发电机组 PID参数优化
年,卷(期) 2009,(26) 所属期刊栏目 热工自动控制
研究方向 页码范围 101-106
页数 6页 分类号 TM612
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周建中 395 5250 35.0 50.0
2 李超顺 35 493 14.0 21.0
3 向秀桥 12 144 8.0 12.0
4 何耀耀 8 124 5.0 8.0
5 寇攀高 6 47 3.0 6.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (77)
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研究主题发展历程
节点文献
菌群优化算法
粒子群优化算法
水轮发电机组
PID参数优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
半月刊
0258-8013
11-2107/TM
大16开
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
82-327
1964
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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