抽水蓄能机组非线性模型参数辨识

• 作者: 于浩 高翔 刘晓
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 调速系统 非线性 参数辨识 粒子群
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 智能制造|Intelligent Manufacturing
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TV734|TM341
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.03.042

摘要

为提高抽水蓄能机组调节系统非线性模型参数辨识的精度和速度,对改进的粒子群算法(IPPSO)进行了研究.通过反三角函数初始化,改进鸽群搜索算子更新粒子以及柯西公式变异粒子,综合改善算法的搜索性能.与遗传算法、万有引力搜索算法、标准粒子群算法的对比仿真实验表明,改进后的算法具有更快的收敛速度及更高的辨识精度,为抽水蓄能机组调节系统的非线性辨识提供了新方法.