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在用Hammerstein模型描述热膜式空气质量流量（MAF）传感器时,应用多项式回归分析建立其静态非线性环节的模型,应用参数线性变化的粒子群优化（PSO）算法建立其动态线性环节的模型。文章给出PSO算法的适应度函数及算法流程,并说明了参数设置的方法。研究表明,与基本粒子群算法相比,参数线性变化粒子群算法的建模精度及收敛速度有很大提高。应用参数变化粒子群算法进行传感器动态建模是非常有效的。