【摘 要】
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为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法。考虑到PSO收敛速度慢
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为解决同步发电机三阶非线性模型参数辨识问题,在将参数辨识问题转化为非线性优化问题的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法。考虑到PSO收敛速度慢、参数辨识精度低,而量子粒子群优化(quantumparticle swarm optimization,QPSO)算法收敛速度快、具有较好的全局搜索能力,将量子操作引入到PSO算法中,提出了粒子群量子操作(particle swarm optimization withquantum operation,PSO-QO)优化算法。仿真试验结果表明,与PSO算法、QPSO算法相比,PSO-QO算法收敛速度快、参数辨识精度高、算法更为稳定;与经典扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)方法相比,PSO-QO具有更强的鲁棒性,尽管强噪声条件下参数辨识精度有所下降,但效果仍优于EKF。
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