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针对标准萤火虫算法后期收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优解的问题,提出了参数自适应策略的改进萤火虫算法,建立了基于改进萤火虫算法的有限元模型修正方法。通过隔代随机吸引度因子扩大了算法搜索路径,提升了算法遍历性,避免计算陷入局部最优;通过自适应步长因子使得算法寻优过程中能随迭代次数逐渐减少随机搜索范围,从而提高收敛速度。单、多峰测试函数计算结果表明,改进算法显著提高了收敛速率与收敛精度;简支梁数值算例与某刚构桥实桥有限元模型修正结果表明,简支梁参数最大误差由初始的66.7%降低至修正后的1.08%,刚构桥频率最大误差由14.47%降低至3.25%。所提方法具有良好的更新精度,适用于大型复杂结构的有限元模型修正。 相似文献
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为了解决当前光伏组件模型中存在的参数辨识精度低和稳定性差的问题,提出了一种基于折射学习机制的蝠鲼觅食优化算法的三二极管光伏组件参数辨识模型(RLMRFO-TDM)。该模型将差分进化机制融入到MRFO算法的种群更新环节,提高了MRFO算法的局部探索能力,并加快了MRFO算法收敛速度;引入折射学习机制改善了MRFO算法的随机性,提高了种群在搜索区域中的离散性和MRFO算法的全局搜索能力。利用基准测试函数,验证了RLMRFO算法的有效性;采用STP6-120/36和STM6-40/36两种光伏组件的数据集对RLMRFO-TDM模型的参数辨识进行性能测试,与其他模型相比,RLMRFO-TDM模型的辨识精度、稳定性以及收敛速度表现最优。 相似文献
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针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛精度不足等缺点,提出一种改进蝗虫优化算法。将混沌算法与蝗虫优化算法融合,对蝗虫优化算法进行混沌初始化,改善初始种群质量;再引入差分进化算法的差分策略,通过变异、交叉和选择过程,维持种群的多样性,增大算法跳出局部最优的可能性,从而使算法能搜索到更好的解;在个体更新部分引入了粒子群算法的思想,以当前的最优个体为目标进行个体位置更新,加快算法寻优速度。将改进蝗虫优化算法用于多晶硅太阳能电池模型参数的辨识中,并通过与其它智能优化算法的比较,验证了改进蝗虫算法辨识太阳能电池参数的有效性和优越性。通过实验验证了改进蝗虫优化算法在不同光照下对太阳能电池参数的辨识效果。 相似文献
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基于磁链理论和Monte-Carlo法,建立了磁流体薄膜(MFF)传感模型和MFF透射模型,分析了磁流体透射特性。采用粒子群算法对MFF透射模型进行了参数辨识,分析了群体数目、迭代次数、惯性权重、加速度因子等参数选值对算法运行结果的影响,并选取了最佳参数组合。搭建了MFF电流传感器实验平台,运用MFF透射模型对MFF电流传感器进行了仿真预测,分析了MFF厚度和粒子浓度对MFF透射性的影响,实验及仿真结果表明该模型预测误差在2.3%以内,该MFF电流传感器的测量灵敏度达到12 μW/A。 相似文献
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本文以遗传算法为基础,提出了一种辨识双线性离散动态系统模型参数的方法。该方法能够有效地克服噪声的污染,获得双线性系统参数的无偏估计值,应用该算法对双线性系统进行仿真表明,该方法辨识精度高,稳定性好。 相似文献
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针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种基于改进哈里斯鹰优化(IHHO)算法的参数辨识方法.对HHO算法进行了两项改进:引人柔性递减策略,在迭代初期扩大全局搜索范围,在迭代后期延长局部搜索时间,从而加强了初期的全局搜索能力和后期的局部... 相似文献
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为解决永磁同步电机多参数辨识过程中辨识精度较小、收敛速度慢的问题,设计一种基于扩展卡尔曼滤波的在线参数辨识方法。首先,结合永磁同步电机数学模型,采用Popov超稳定理论设置自适应律,经过模型参考自适应算法辨识出电机实时转动惯量;其次,将转动惯量送入扩展卡尔曼滤波模块,最终实现电机电感和磁链的在线辨识,引入的转动惯量能够实时更新修正电感与磁链的辨识结果。Matlab仿真表明:所提出的方法收敛速度快、误差较小且稳定性好,在负载变化时能够实时修正辨识结果。所设计系统辨识误差小于1%,验证其可行性。 相似文献
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一类基于先验信息的时变参数辨识算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一类基于先验信息的时变参数辨识算法以克服病态辨识,仿真结果证明,此类算法不仅能克服病态辨识而且具有有较高的辨识精度。文中给出了有关新算法的定理及其证明。 相似文献
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针对具有高度非线性的电液伺服系统控制问题,提出了一种适用于伺服系统的摩擦模型,利用遗传算法对所建立的摩擦模型进行参数辨识,获得了精确的摩擦力矩数学模型,并将其作为前馈补偿加入非线性控制中,以减小摩擦非线性对电液伺服系统的影响。为解决伺服系统换向过程中易出现的抖振现象,设计了一种基于摩擦模型前馈补偿的模糊变系数自抗扰控制器。基于类双曲正弦函数设计了状态误差反馈控制部分,平滑切换点处的输出抖动,在此基础上结合模糊自适应控制方法,通过误差和误差微分对非线性状态反馈系数进行调节。研究表明,上述控制策略能够有效提高系统响应速度、收敛速度、稳定性和鲁棒性,降低了对摩擦的过补偿、欠补偿的影响,对伺服系统换向和速度零点处的抖振具有较好的抑制作用。 相似文献
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《中国测试》2015,(9):92-95
针对高速高准确度滚珠丝杠伺服控制系统,提出一种基于Stribeck模型的滑模自适应摩擦补偿控制方法。采用PMAC运动控制器搭建开放式控制平台,建立伺服系统的动力学模型,并通过Stribeck模型来反映系统的摩擦特性。采用Backstepping方法设计自适应滑模摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性,最后通过编写伺服算法实现该摩擦补偿。实验结果表明:与速度加速前馈控制补偿相比,当输入速度为10 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由35μm降低到±4μm;当输入速度为100 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由98μm降低到±4μm。采用该补偿方案能有效抑制伺服系统的摩擦干扰,提高伺服系统准确度和动态跟踪性能。 相似文献
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