一种改进的粒子群算法——PSO-Powell  

Method of System Identification Based on PSO-Powell Algorithm

作　　者：王燕[1] 孙晓天[2] 靳其兵[2] 张瑶[3] 

机构地区：[1]中国石油化工股份有限公司信息系统管理部,北京100029 [2]北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029 [3]江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江212013

出　　处：《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》2010年第4期12-16,共5页Journal of Hangzhou Dianzi University：Natural Sciences

基　　金：国家863资助项目(AA042131)

摘　　要：该文针对PSO容易陷入局部最优的缺陷,提出了PSO-Powell辨识算法。该算法首先进行PSO的全局搜索,以全局搜索的最好粒子作为进行Powell搜索的起始点进行搜素,克服了PSO容易陷入局部最优点的缺陷。通过测试用例的测试,证明了该算法的有效性;并对非线性Hammerstein模型和典型的三级串联模型进行了常规方法和该文算法的辨识,对比结果表明了该算法对于辨识参数具有大范围选取能力。仿真结果表明该算法是模型参数辨识的一个有效方法。该文针对PSO容易陷入局部最优的缺陷,提出了PSO-Powell辨识算法。该算法首先进行PSO的全局搜索,以全局搜索的最好粒子作为进行Powell搜索的起始点进行搜素,克服了PSO容易陷入局部最优点的缺陷。通过测试用例的测试,证明了该算法的有效性;并对非线性Hammerstein模型和典型的三级串联模型进行了常规方法和该文算法的辨识,对比结果表明了该算法对于辨识参数具有大范围选取能力。仿真结果表明该算法是模型参数辨识的一个有效方法。

关 键 词：粒子群算法 三级串联模型 参数辨识 

分 类 号：TN-55[电子电信]