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基于混合遗传算法的磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型优化
被引量：
2
1
作者
纪华伟
刘毛娜
胡小平
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期508-512,共5页
为了消除或减小磁滞非线性特性对磁控形状记忆合金驱动器定位精度的影响,应用BP神经网络建立了磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型。针对BP网络算法存在的不足,以及网络结构、初始连接权值和阈值的选择对BP网络训练的影响很大等问题,提出...
为了消除或减小磁滞非线性特性对磁控形状记忆合金驱动器定位精度的影响,应用BP神经网络建立了磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型。针对BP网络算法存在的不足,以及网络结构、初始连接权值和阈值的选择对BP网络训练的影响很大等问题,提出一种混合遗传算法对神经网络磁滞模型的权值和阈值进行优化。将优化后的参数赋值给BP神经网络重新训练,结果表明,优化后的磁滞模型训练误差绝对值由25nm减小到5nm,有较好的收敛性。
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关键词
磁控形状记忆合金驱动器
磁滞非线性
BP神经网络
遗传算法
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职称材料
题名
基于混合遗传算法的磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型优化
被引量：
2
1
作者
纪华伟
刘毛娜
胡小平
机构
杭州电子科技大学
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期508-512,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50805024)
浙江省自然科学基金资助项目(Y1080855)
文摘
为了消除或减小磁滞非线性特性对磁控形状记忆合金驱动器定位精度的影响,应用BP神经网络建立了磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型。针对BP网络算法存在的不足,以及网络结构、初始连接权值和阈值的选择对BP网络训练的影响很大等问题,提出一种混合遗传算法对神经网络磁滞模型的权值和阈值进行优化。将优化后的参数赋值给BP神经网络重新训练,结果表明,优化后的磁滞模型训练误差绝对值由25nm减小到5nm,有较好的收敛性。
关键词
磁控形状记忆合金驱动器
磁滞非线性
BP神经网络
遗传算法
Keywords
magnetically controlled shape memory alloy（MSMA）actuator
hysteresis nonlinearity
BP neural network
genetic algorithm（GA）
分类号
TH703.8 [机械工程—精密仪器及机械]
TP211.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混合遗传算法的磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型优化
纪华伟
刘毛娜
胡小平
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
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