协同粒子群算法下的火工品参数辨识

为解决火工品起爆过程中线性函数不能解决的不确定性、非线性强和火工品参数难获得的问题,文章采用Volterra模型与协同粒子群算法相结合的思想对火工品参数进行获取,从而对火工品进行合理分析,确保火工品的安全性和可靠性。通过对协同粒子群算法、递推最小二乘法的实验仿真结果进行对比可以看出,文章基于协同粒子群算法(CPSO)的Volterra模型参数辨识算法,对标准粒子群算法的过早收敛问题、遗传算法搜索速度慢的问题进行了有效的改善,对算法的辨识速度和辨识精度有很大的提升。