改进鸽群优化算法在SVD-UKF参数整定中的应用

周延锋; 李宁洲; 卫晓娟; 王卫红

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为解决鸽群优化(PIO)算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出了一种改进的鸽群优化(IPIO)算法。将全局搜索能力较强的天牛须搜索(BAS)算法融入到指南针算子中,在地标算子中引入混沌扰动策略来提高算法的局部搜索精度。利用测试函数对改进算法进行性能测试,并提出奇异值分解—无迹卡尔曼滤波(SVD-UKF)参数整定的适应度函数,将经改进算法优化后的参数应用到机车黏着控制系统中。仿真结果表明:改进算法具有更强的全局搜索能力和更高的搜索精度,经参数整定后的SVD-UKF具有良好的滤波估计效果。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第2期|153-156|共5页
作者
周延锋; 李宁洲; 卫晓娟; 王卫红;
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作者单位

兰州交通大学机电工程学院;

上海应用技术大学轨道交通学院;

株洲九方装备股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
鸽群优化算法; 天牛须算法; 混沌扰动; 全局寻优; 参数整定;

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