【摘 要】
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针对基本粒子群优化参数性能的不足及其优化算法易早熟的弊端,提出一种带压缩因子的二阶粒子群改进算法（CF-Sec PSO）。采用多种测试函数对改进算法进行测试,同时介绍控制器参数
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心
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针对基本粒子群优化参数性能的不足及其优化算法易早熟的弊端,提出一种带压缩因子的二阶粒子群改进算法（CF-Sec PSO）。采用多种测试函数对改进算法进行测试,同时介绍控制器参数优化时目标函数的选取,将算法应用于电厂主汽温控制系统控制器参数优化中。仿真研究表明：与基本粒子群算法和带压缩因子粒子群（CFPSO）算法相比,改进的粒子群算法改善了算法的搜索速度及精度,有效避免陷入局部最优。将其应用于优化主汽温的PID串级控制器参数,改进算法提升了控制系统的性能,对实际控制系统中参数整定提供了重要参考,验证了该算法
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