改进量子粒子群算法及其在系统辨识中的应用

针对量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)的收敛速度和寻优精度问题,提出了一种改进的QPSO算法。采用混沌序列初始化量子的初始角位置;在算法中加入变异处理,有效地增加了种群的多样性,避免早熟收敛。函数优化测试结果表明:该文提出的算法具有良好的优化效果。同时利用该文提出的算法对经典的具有无限冲激响应(infinite impulse response,IIR)的自适应递归滤波器模型进行了辨识,辨识结果证明了这种算法的有效性。利用此算法,在结合某分散控制系统的基础上,编制出了一种通用的热工对象模型辨识算法模块,并应用于某循环流化床电厂的辨识,取得了令人满意的辨识结果。