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| 基于改进智能算法的非线性转子系统的参数辨识 | |
| 作者姓名： | 韩 放郭杏林 高海洋 |
| 作者单位： | 大连理工大学 工业装备结构分析国家重点实验室, 大连 116023 |
| 基金项目： | 973(2011CB706504);国家科技重大专项(2009ZX04001-031);资助项目(2009ZX04014-034) |
| 摘 要： | 为了有效的识别非线性转子系统的若干参数,提出了基于遗传算法、蚁群算法和邻域搜索算法的混合方法（Ne-GAAC）,该算法利用遗传算法的快速随机搜索能力的优点,形成了蚁群算法的初始信息素分布和寻优区间,同时利用了蚁群算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点,最终在解收敛后采用局部邻域搜索算法得到精确解,算例结果表明,该方法可以有效的识别非线性转子系统的参数。 |
| 关 键 词： | 参数识别 遗传算法 蚁群算法 局部邻域搜索 |
| 收稿时间： | 2011-05-30 |
| 修稿时间： | 2011-08-31 |
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