【摘 要】
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为了提高轧机主传动系统数学模型的精度从而实现数字孪生技术,提出了一种对轧机主传动系统中的准刚度系数和非线性阻尼进行参数辨识的方法.利用相同外部条件下数学模型所得的
【机 构】
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华北理工大学 电气工程学院,河北 唐山 063210
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为了提高轧机主传动系统数学模型的精度从而实现数字孪生技术,提出了一种对轧机主传动系统中的准刚度系数和非线性阻尼进行参数辨识的方法.利用相同外部条件下数学模型所得的仿真数据与实际数据间的误差来建立代价函数,使用误差函数构建改进遗传算法的适应度函数,采用改进遗传算法不断对辨识目标进行变异和交叉迭代优化操作,使得辨识结果越来越趋近于实际结果.实验结果表明,改进之后的遗传算法对准刚度系数的辨识误差率从0.15％降低为0.0425％,非线性阻尼的辨识误差率从4.36％降低至2.4％.辨识过程到达稳定收敛的速度增快,收敛代数从15代减少至9代,能够有效地提高轧机主传动系统的数学模型精度和稳定收敛速度.
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