PSO算法在过程模型参数辨识中的应用

作者：徐志成; 张建明; 王树青

来源：电气自动化, 2005, (04): 29-32.

• 微粒群优化
• 模型辨识
• 热工过程 particle swarm optimization(PSO)
• model identification
• thermal process

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率,对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果验证了本文所提出算法的有效性。

• 单位
  工业控制技术国家重点实验室