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引入个体位置变异的方法对标准粒子群算法进行了改进,并将其应用于火电厂主蒸汽压力系统,进行传递函数的参数辨识.改进后的算法丰富了种群的多样性,提高了搜索的速度.将改进后的基于个体位置变异的粒子群算法和标准粒子群算法进行辨识对比实验,结果表明,改进后的算法能有效降低辨识误差,同时明显缩减运行时间.
基于个体位置变异粒子群算法的主蒸汽压力系统参数辨识
【摘 要】
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引入个体位置变异的方法对标准粒子群算法进行了改进,并将其应用于火电厂主蒸汽压力系统,进行传递函数的参数辨识.改进后的算法丰富了种群的多样性,提高了搜索的速度.将改进
【机 构】
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华北电力大学自动化系
【出 处】
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仪器仪表用户
【发表日期】
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2019年9期
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