【摘 要】
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为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称Bouc-Wen模型进行参数优化.首先在归一化Bouc-Wen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题.其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度.最后通过改进的PSO对非对称Bouc-Wen模型进行参数辨识.结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识Bouc-Wen模型参数,验证了方法的有效性.
【机 构】
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浙江理工大学 机械与自动控制学院,浙江 杭州 310018
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为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称Bouc-Wen模型进行参数优化.首先在归一化Bouc-Wen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题.其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度.最后通过改进的PSO对非对称Bouc-Wen模型进行参数辨识.结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识Bouc-Wen模型参数,验证了方法的有效性.
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