改进量子粒子群算法及其在系统辨识中的应用

• 作者: 刘长良 李永玲 韩璞 黄宇
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 量子粒子群算法 系统辨识 循环流化床锅炉 自适应无限冲激响应滤波器 分散控制系统
• 年，卷（期）: 2011,（20）
• 所属期刊栏目: 热工自动控制
• 页码范围: 114-120
• 分类号: TP181
• 字数: 4345字
• 语种: 中文

摘要

针对量子粒子群算法(quantttm particle swarm optimization，QPSO)的收敛速度和寻优精度问题，提出了一种改进的QPSO算法。采用混沌序列初始化量子的初始角位置；在算法中加入变异处理，有效地增加了种群的多样性，避免早熟收敛。函数优化测试结果表明：该文提出的算法具有良好的优化效果。同时利用该文提出的算法对经典的具有无限冲激响应(infinite impulse response，IIR)的自适应递归滤波器模型进行了辨识，辨识结果证明了这种算法的有效性。利用此算法，在结合某分散控制系统的基础上，编制出了一种通用的热工对象模型辨识算法模块，并应用于某循环流化床电厂的辨识，取得了令人满意的辨识结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩璞	华北电力大学自动化系	272	4579	35.0	54.0
2	黄宇	华北电力大学自动化系	18	407	9.0	18.0
3	刘长良	华北电力大学自动化系	93	1044	17.0	29.0
4	李永玲	华北电力大学自动化系	7	245	7.0	7.0