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Dynamic friction modelling and parameter identification for electromagnetic valve actuator 被引量:6
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作者 SHAO Da XU Si-chuan DU Ai-min 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第12期3004-3020,共17页
A new modified LuGre friction model is presented for electromagnetic valve actuator system.The modification to the traditional LuGre friction model is made by adding an acceleration-dependent part and a nonlinear cont... A new modified LuGre friction model is presented for electromagnetic valve actuator system.The modification to the traditional LuGre friction model is made by adding an acceleration-dependent part and a nonlinear continuous switch function.The proposed new friction model solves the implementation problems with the traditional LuGre model at high speeds.An improved artificial fish swarm algorithm(IAFSA)method which combines the chaotic search and Gauss mutation operator into traditional artificial fish swarm algorithm is used to identify the parameters in the proposed modified LuGre friction model.The steady state response experiments and dynamic friction experiments are implemented to validate the effectiveness of IAFSA algorithm.The comparisons between the measured dynamic friction forces and the ones simulated with the established mathematic friction model at different frequencies and magnitudes demonstrate that the proposed modified LuGre friction model can give accurate simulation about the dynamic friction characteristics existing in the electromagnetic valve actuator system.The presented modelling and parameter identification methods are applicable for many other high-speed mechanical systems with friction. 展开更多
关键词 LuGre friction model artificial fish swarm algorithm Gauss mutation chaotic search parameter identification electromagnetic valve actuator
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Unmanned wave glider heading model identification and control by artificial fish swarm algorithm 被引量:2
2
作者 WANG Lei-feng LIAO Yu-lei +2 位作者 LI Ye ZHANG Wei-xin PAN Kai-wen 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第9期2131-2142,共12页
We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,th... We introduce the artificial fish swarm algorithm for heading motion model identification and control parameter optimization problems for the“Ocean Rambler”unmanned wave glider(UWG).First,under certain assumptions,the rigid-flexible multi-body system of the UWG was simplified as a rigid system composed of“thruster+float body”,based on which a planar motion model of the UWG was established.Second,we obtained the model parameters using an empirical method combined with parameter identification,which means that some parameters were estimated by the empirical method.In view of the specificity and importance of the heading control,heading model parameters were identified through the artificial fish swarm algorithm based on tank test data,so that we could take full advantage of the limited trial data to factually describe the dynamic characteristics of the system.Based on the established heading motion model,parameters of the heading S-surface controller were optimized using the artificial fish swarm algorithm.Heading motion comparison and maritime control experiments of the“Ocean Rambler”UWG were completed.Tank test results show high precision of heading motion prediction including heading angle and yawing angular velocity.The UWG shows good control performance in tank tests and sea trials.The efficiency of the proposed method is verified. 展开更多
关键词 unmanned wave glider artificial fish swarm algorithm heading model parameters identification control parameters optimization
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基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量:2
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作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
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六自由度工业机器人运动学参数辨识 被引量:1
4
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
5
作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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基于参数分级辨识的阀控缸系统数字孪生建模方法研究
6
作者 刘增光 张赫 +3 位作者 岳大灵 魏列江 周焱 孙继苏 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期118-124,共7页
阀控缸系统数字孪生建模中存在部分模型参数难以通过理论计算获得,以及由于各参数间相互影响导致参数辨识准确度不高的问题。针对此问题,提出一种基于参数分级辨识的阀控缸数字孪生建模方法,实现对阀控缸系统的状态映射和数字孪生。根... 阀控缸系统数字孪生建模中存在部分模型参数难以通过理论计算获得,以及由于各参数间相互影响导致参数辨识准确度不高的问题。针对此问题,提出一种基于参数分级辨识的阀控缸数字孪生建模方法,实现对阀控缸系统的状态映射和数字孪生。根据所提建模方法,基于阀控缸系统的工作原理,建立了阀控缸系统的数学模型和MATLAB/Simscape环境下的物理仿真模型;利用采集的测试数据,通过遗传算法对阀控缸数学模型中比例换向阀和液压缸的关键元件级参数进行辨识,再利用MATLAB软件的Paramenter Estimation工具对物理仿真模型中重要的系统级参数进行校正;最后,搭建阀控缸实验平台对所建数字孪生模型的准确度进行验证。结果显示:在7.5 V与9.5 V阶跃控制信号作用下,基于参数分级辨识的数字孪生模型的活塞位移仿真值与实验值的拟合度分别为95.76%和98.07%,验证了所辨识模型参数的准确性和所建数字孪生模型的正确性。 展开更多
关键词 数字孪生 阀控缸系统 参数分级辨识 遗传算法
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基于ERA和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法
7
作者 刘纲 罗钧 李荣富 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第4期642-649,838,共9页
针对密集模态情况下难以有效识别结构阻尼比的问题,提出了一种基于特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm,简称ERA)和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法。首先,采用结构自由振动响应,利用特征系统实现算法对结构频率进... 针对密集模态情况下难以有效识别结构阻尼比的问题,提出了一种基于特征系统实现算法(eigensystem realization algorithm,简称ERA)和Gabor最优分解的结构阻尼比识别方法。首先,采用结构自由振动响应,利用特征系统实现算法对结构频率进行识别,得到结构各阶频率的最小差异,并根据Gabor分解的时频分辨率确定Gabor分解的参数取值范围;其次,根据Gabor分解幅值曲线的线性拟合残差标准值,提出基于残差标准值最小化的Gabor形状参数确定原则,获得该密集模态条件下Gabor分解的最优参数;最后,基于最优Gabor分解的幅值曲线和相位曲线,利用线性拟合的曲线斜率识别结构的阻尼比。所提方法削弱了参数选取不当、密集模态对结构阻尼比识别的不利影响。数值算例和实验室框架结构识别结果表明,所提方法在无噪声时的阻尼比识别值与理论值基本一致,在噪声水平为10%~30%时的阻尼比识别值与理论值的相对误差在6%以内。 展开更多
关键词 模态参数识别 阻尼比 自由振动 特征系统实现算法 Gabor最优分解
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面向多级流道式磁流变阻尼器的高精度改进双曲正切模型
8
作者 杜恒 吕彦廷 +1 位作者 黄惠 马佰周 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期39-49,共11页
液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增... 液压作动器中串联多级流道式磁流变阻尼器(MFC-MRD)可有效改善液压阀控缸系统的欠阻尼特性,提高系统的稳定性,该技术在足式机器人、挖掘机等装备中具有潜在的应用价值。但MFC-MRD的高功率密度设计必然会增加阻尼流道的有效长度,进而增大系统的阻尼力,导致现有动力学模型无法精确描述MFC-MRD的非线性滞回特征。为改善MFC-MRD的非线性滞回特性,该文基于力学性能试验,通过分析多级流道结构及非线性滞回曲线特征,对双曲正切曲线进行分割重组,进而提出了符合滞回特性的改进双曲正切模型;在参数辨识过程中,为避免模型参数陷入局部最优和“早熟”,对遗传算法的选择算子进行改进,进而提出了一种三级逐步逼近的选择算子,提高了模型参数的辨识精度,并依据力学实验数据,精确地获得了模型参数与电流的关系。模型对比结果表明,相较于Bouc-Wen模型和数据驱动式模型,该文建立的改进双曲正切模型的精度最高可提高75%,能准确地描述MFC-MRD存在的非线性滞回特性,具有较高的精确性。 展开更多
关键词 多级流道式磁流变阻尼器 双曲正切曲线 正向运动学模型 改进遗传算法 参数辨识
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基于改进霜冰算法的并联机器人误差建模与参数辨识
9
作者 伞红军 张号彬 +3 位作者 陈久朋 吴兴梅 王紫燕 陈万磊 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期716-725,共10页
针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型... 针对当前并联机器人运动学标定存在误差模型复杂和参数辨识效率不高等问题,本文提出了一种并联机器人误差建模方法和高效稳定的参数辨识算法。基于闭环矢量法完成了并联机器人运动学分析;在此基础上提出等效误差思想并建立相应误差模型;根据参数辨识算法高辨识精度要求对霜冰算法(Rime optimization algorithm,RIME)收敛精度低的缺陷进行改进,提出了均分法、莱维选择算子以及交替正余切策略来改进其初始化性能、全局优化能力以及局部优化能力,并以改进霜冰算法(Modified rime optimization algorithm,MRIME)进行误差参数辨识;根据辨识结果对机器人驱动输入进行补偿。以Delta机器人为研究对象进行标定实验,实验结果表明,改进霜冰算法提升了寻优效率、精度、稳定性,参数辨识平均耗时0.126 s,标定后机器人平均位置精度提升41.96%,验证了所提误差模型和参数辨识算法的有效性。 展开更多
关键词 并联机器人 等效误差 误差模型 改进霜冰算法 参数辨识
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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识
10
作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期294-302,共9页
为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多
关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)
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基于自适应遗传算法的轮廓误差补偿研究
11
作者 李忠群 丁鹏 +3 位作者 刘鸿 欧阳芷楠 宁智威 江强 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第6期127-135,共9页
针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机... 针对数控机床在复杂加工任务中多轴协同运动的需求,重点探讨了XY双轴轮廓误差补偿问题,旨在用自适应遗传算法改进XY轴伺服系统的不匹配度,实现高效的双轴轮廓误差补偿。首先,构建了直线电机伺服系统模型,并采用频域最小二乘法辨识出机械传动参数,通过拟合优度验证了频域最小二乘法的准确性。其次,将双轴轨迹圆生成的轮廓误差和双轴伺服系统中的位置环调节时间一致性作为2个独立的代价函数,采用自适应遗传算法调节控制器参数,对这2个代价函数进行优化,实现了双轴轮廓误差的有效补偿,而且在速度转向时,通过优化双轴位置环调节时间的一致性,轮廓误差的补偿效果更佳。最后,通过实验验证了仿真结果的有效性和准确性,证明了所提出方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 轮廓误差 伺服不匹配 自适应遗传算法 参数辨识 调节时间一致
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基于ITSA的太阳电池模型参数辨识
12
作者 郭欣欣 江朝阳 +2 位作者 王众 王陈 夏天瑞 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期577-581,共5页
鉴于传统的太阳电池等效电路参数辨识方法存在结构复杂、辨识精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于改进树种算法(ITSA)的太阳电池等效电路参数辨识方法。引入随迭代次数自适应变化的搜索趋势,提升算法的局部最优收敛能力和全局搜索... 鉴于传统的太阳电池等效电路参数辨识方法存在结构复杂、辨识精度不高、鲁棒性不强等问题,提出一种基于改进树种算法(ITSA)的太阳电池等效电路参数辨识方法。引入随迭代次数自适应变化的搜索趋势,提升算法的局部最优收敛能力和全局搜索能力;用自适应步长因子替代算法随机步长因子,加快算法后期寻优迭代速度,缩短寻优时间。将改进的树种算法用于双二极管太阳电池等效电路模型参数辨识,与其他算法对比,该方法所得电流均方根误差最小,预测数据与测量数据拟合程度高,表明改进的树种算法能有效地对太阳电池等效电路参数进行辨识,具有较高的辨识精度和收敛性,便于工程应用。 展开更多
关键词 参数辨识 太阳电池 双二极管模型 改进树种算法 自适应步长因子
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基于改进鲸鱼优化算法的双馈风电机组控制参数辨识 被引量:2
13
作者 邓俊 陈杰 +3 位作者 李怡然 郑天悦 程嘉康 朱大锐 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期496-505,共10页
针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法... 针对双馈感应式发电机(DFIG)控制参数辨识存在的精度低和辨识过程繁琐等问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化算法(E-WOA)的DFIG控制参数辨识方法。该方法通过引入Fuch映射与反向学习相结合的种群初始化策略,对初始种群进行优化,提高算法的收敛速度;针对搜索过程易陷入局部最优的问题,引入池机制增加种群多样性;为提高搜索能力,设计迁移、优先选择和包围猎物3种搜索策略。通过建立DFIG的等效模型,将仿真模型和等效模型的输出的均方根误差作为目标函数,根据目标函数结合E-WOA辨识控制参数。仿真结果验证所提参数辨识方法具有更高的辨识精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 参数辨识 变流器 双馈风电机组 控制系统 改进鲸鱼优化算法
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基于改进麻雀搜索算法优化核极限学习机的弹丸气动参数辨识 被引量:1
14
作者 高展鹏 易文俊 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期72-82,共11页
弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组... 弹丸的气动参数直接影响其飞行轨迹,进而决定导弹的设计和性能评估。由于高速飞行中的复杂气动环境和气动参数间的相互作用,准确辨识气动参数成为一项具有挑战性的问题。针对这一问题将采用麻雀搜索算法(SSA)和核极限学习机(KELM)的组合模型来辨识弹丸的气动参数,为充分挖掘SSA算法性能,提高辨识精确度,将对SSA算法的初始化策略、收敛因子和加入者的位置更新策略进行改进,采用CEC2022测试函数对改进后的麻雀搜索算法(ISSA)的改进措施的有效性进行验证,并采用ISSA优化KELM的核参数和正则化系数,提出ISSA-KELM辨识模型。研究结果表明,直接采用极限学习机(ELM)算法的辨识精确度最低,无法描述非线性区域弹丸的气动参数特征,通过在ELM算法中引入核函数提出KELM方法可以将辨识精确度提高1~4个量级,KELM和SSA-KELM等模型在非线性区域的辨识结果与真实值还有一定的差距,而采用ISSA-KELM模型的辨识结果最为精确,相比较基本的ELM算法辨识结果提高约4~5个量级,可以准确获取弹丸的气动参数,本研究为精确飞行轨迹预测和导弹性能优化提供了可靠的技术支持。 展开更多
关键词 弹丸 麻雀搜索算法 核极限学习机 气动参数辨识 非线性
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一种改进的机器人动力学参数辨识方法 被引量:2
15
作者 张相胜 陈佳明 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期50-56,共7页
针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题,提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先,用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型,将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目... 针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题,提出了一种将改进差分进化(IDE)算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先,用牛顿-欧拉(Newton-Euler)迭代法建立了六轴机器人动力学模型,将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数;其次,通过对差分进化算法的改进,引入反向最优最差策略改善种群初始值,采用自适应算法改进变异因子和交叉因子;最后,利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹,进行机器人的参数辨识.试验结果表明,采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性,提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力,为建立精确的机器人动力学模型提供参考. 展开更多
关键词 机器人 动力学模型 参数辨识 激励轨迹 改进差分进化算法
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基于数据降噪启发式算法的太阳电池参数辨识
16
作者 古旻琦 吕智林 +2 位作者 陆剑锋 海涛 王钧 《太阳能学报》 北大核心 2025年第7期589-597,共9页
实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升Mh... 实测电压-电流(V-I)数据中的噪声会降低启发式算法(MhA)的太阳电池参数辨识精度。为解决该问题,基于核极限学习机(KELM)提出一种数据降噪启发式算法(DDMhA)以实现对太阳电池参数的精确辨识。利用KELM对V-I数据进行训练以滤除噪声,提升MhA适应度函数的准确度,增强其全局搜索能力以保障参数辨识精度。在验证实验中,采用双二极管太阳电池模型(DDM)进行参数辨识,对50组混淆V-I数据分别进行不降噪以及降噪处理,随后对比不同处理方式下6种MhA的参数辨识结果。根据实验结果分析,DDMhA能够滤除数据噪声,有效提升原MhA的辨识精度和收敛速度。 展开更多
关键词 太阳电池 参数辨识 启发式算法 数据降噪 核极限学习机
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基于DDPG算法的球关节电机LuGre摩擦模型参数辨识
17
作者 张勇 张倩 +1 位作者 马倩倩 李国丽 《机床与液压》 北大核心 2025年第18期1-7,共7页
新型三自由度球关节电机进行轨迹跟踪控制时因摩擦等非线性扰动可能出现爬坡、抖振等现象。针对此,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的球关节电机摩擦模型参数辨识方法,并基于自抗扰控制策略设计补偿环节。针对球关节电机设计... 新型三自由度球关节电机进行轨迹跟踪控制时因摩擦等非线性扰动可能出现爬坡、抖振等现象。针对此,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的球关节电机摩擦模型参数辨识方法,并基于自抗扰控制策略设计补偿环节。针对球关节电机设计转速-摩擦力矩实验。针对LuGre模型参数辨识问题,设计DDPG算法的动作、环境和奖励,辨识球关节电机各自由度LuGre摩擦模型静态参数。对比DDPG参数辨识算法、传统神经网络法和遗传算法的辨识误差。实验结果表明:所提DDPG算法辨识参数更准确。最后,基于LuGre摩擦模型设计自抗扰控制摩擦力矩补偿环节。结果表明:摩擦补偿策略可有效抑制摩擦扰动,提高了系统的跟踪精度。 展开更多
关键词 三自由度球关节电机 DDPG算法 LUGRE模型 参数辨识 摩擦补偿
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基于降阶Koopman理论的金属结构模态参数识别方法
18
作者 舒亮 党章 +1 位作者 吕勇 余震 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第3期199-207,共9页
本文提出一种降阶Koopman方法用于提取金属结构的模态参数。首先介绍基本Koopman理论及Koopman-A算法,通过单自由度振动系统来论证Koopman-A算法在结构振动领域的适用性。Koopman-A算法虽然能有效提取出单自由度振动系统的固有频率及阻... 本文提出一种降阶Koopman方法用于提取金属结构的模态参数。首先介绍基本Koopman理论及Koopman-A算法,通过单自由度振动系统来论证Koopman-A算法在结构振动领域的适用性。Koopman-A算法虽然能有效提取出单自由度振动系统的固有频率及阻尼比,但对噪声的鲁棒性较差且无法识别干扰模态。为此提出Koopman-SVD(奇异值分解)降阶算法对Koopman-A算法进行改进,使用SVD替换Koopman-A算法的Krylov子空间迭代过程,通过奇异值阈值筛除干扰模态。通过构建固定梁实验装置,从识别精度和模态筛选能力两个方面来分析评价Koopman-SVD降阶算法和Koopman-A算法对于工况条件下金属结构模态参数的识别能力。结果表明,Koopman-SVD降阶算法适用于金属结构的模态参数识别,相比于Koopman-A算法性能更优,其作为一种结构模态参数分析方法具有很大的发展潜力。 展开更多
关键词 模态参数识别 Koopman理论 金属结构 降阶算法 奇异值分解
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基于改进差分进化算法的电工钢Jiles-Atherton磁滞模型的参数辨识
19
作者 夏依莎 杨帆 +2 位作者 姜慧 王鹏博 郝翰学 《高电压技术》 北大核心 2025年第7期3643-3650,I0037,共9页
电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出... 电工钢磁化特性的准确建模在变压器的电、磁、力等多物理场分析计算中尤为重要,而常见的Jiles-Atherton(JA)磁滞模型对参数的高敏感性限制了其在工程问题中的应用。因此,JA模型材料参数的快速准确辨识是其在应用中的关键问题。该文提出了一种用于JA模型材料参数识别的改进差分进化(improveddifferential evolution,IDE)算法。该算法在变异机制中有机融入了Jaya算法中的变异算子,并且突变因子和交叉率在特定范围内随机产生。将改进算法应用于磁滞回线的参数识别,可明显改善传统算法的局部搜索能力,有效提高参数识别的精度。最后,将所提出的JA模型参数识别算法应用于变压器的有限元多物理场建模中,仿真结果与试验结果较相符,进一步证明了该算法的有效性和适用性。 展开更多
关键词 JA模型 差分进化算法 变异机制 参数辨识 电力变压器
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复合调制PWM控制多频多负载MCR-WPT系统参数辨识技术研究
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作者 孙安冉 夏晨阳 +4 位作者 杨子跃 王茜睿 陈宇航 杨子健 王晨旭 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第20期8189-8201,I0027,共14页
多频多负载(multi-frequency and multiload,MFML)磁耦合谐振式无线电能传输(magnetic coupling wireless power transfer,MCR-WPT)系统由于结构复杂、频率多样、参数众多,使其建模、分析较为困难。文中基于复合调制脉宽调制(hybrid mod... 多频多负载(multi-frequency and multiload,MFML)磁耦合谐振式无线电能传输(magnetic coupling wireless power transfer,MCR-WPT)系统由于结构复杂、频率多样、参数众多,使其建模、分析较为困难。文中基于复合调制脉宽调制(hybrid modulation pulse width modualtion,HM-PWM)控制MFML MCR-WPT系统,提出一种多参数辨识方法。该方法通过构建各个负载频率点下原边电流有效值方程及原边电压与电流之间相位差方程,并基于带精英策略的快速非支配排序遗传算法-信赖域算法(Non-dominated sorting genetic algorithmⅡ-trust region,NSGAⅡ-TR)实现各负载及互感参数有效辨识。首先,对HM-PWM控制MFML MCR-WPT系统结构和参数辨识原理进行分析;接着,建立系统模型及参数辨识方程,基于NSGAⅡ-TR算法对方程精确求解;然后,分析系统自身参数变化对参数辨识精度的影响,并依据系统阻抗特性提出一种辨识精度提升方法;最后,搭建实验平台对理论正确性进行验证。实验结果表明,提出的方法可实现MFML MCR-WPT系统中各负载及互感参数的高精度辨识,参数辨识最大误差在5.93%以内;同时经过参数辨识精度提升后,参数辨识最大误差可进一步减小到2.38%。 展开更多
关键词 无线电能传输 多频多负载 参数辨识 NSGAⅡ-TR算法 准确性
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