应用粒子群优化算法的静电放电模型参数辨识

• 作者: 张浩然 汪晓东 汪轲 汪金山
• 来源期刊: 高电压技术
• 学科: 物理学
• 关键词: 电磁兼容性 静电放电 参数辨识 模型 粒子群优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 高电压新技术
• 页码范围: 434-438
• 分类号: O441.1
• 字数: 3605字
• 语种: 中文

摘要

为了获得精确的静电放电模型,提出了一种应用粒子群优化算法的静电放电模型参数辨识新方法.以Heidler雷电流方程的静电放电模型参数为辨识对象,分别以仿真及实验数据验证了该方法的可行性,并从电流波形的整体和局部两方面对拟合效果进行了评估.结果表明,与遗传算法相比,粒子群优化方法的执行速度更快,所得的辨识参数精度更高,粒子群优化方法对电流波形的整体和局部关键点的拟合度均高于遗传算法.因此,粒子群算法较遗传算法更适用于解决静电放电模型参数辨识问题.此外,从实例可以看出,粒子群算法不需要过多的初始参数值先验知识,而只须提供一个较宽的初始参数搜索范围即可获得良好的辨识结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪晓东	浙江师范大学电子工程系	62	1198	16.0	33.0
2	张浩然	浙江师范大学电子工程系	46	819	13.0	28.0
3	汪金山	浙江师范大学电子工程系	13	83	6.0	9.0
4	汪轲	浙江师范大学电子工程系	3	13	2.0	3.0