提出一種基于改進果蠅優(yōu)化算法(Improved Fruit fly Optimization Algorithm,IFOA)的壓電精密定位平臺遲滯特性的Bouc-Wen模型參數(shù)辨識方法。通過引入交叉因子和自適應(yīng)搜索步長,IFOA可有效實現(xiàn)全局搜索與局部優(yōu)化的動態(tài)平衡,并通過一種新的搜索策略提高整體搜索效率和優(yōu)化精度。將IFOA應(yīng)用于壓電精密定位平臺遲滯Bouc-Wen模型的參數(shù)辨識。實驗辨識結(jié)果驗證了該方法的有效性和潛力。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖1果蠅群體迭代搜索食物示意圖

步驟1初始化果蠅群體位置(xp,yp)，并給出種群規(guī)模SizePop和最大迭代次數(shù)MaxIter。步驟2賦予果蠅個體隨機方向和距離，利用嗅覺尋找食物。

圖2壓電精密定位平臺輸入電壓與輸出位移的遲滯曲線

式中，kv、α、β、γ和n為待求參數(shù)。4.2模型參數(shù)辨識

圖3壓電精密定位實驗平臺

壓電精密定位實驗平臺如圖3所示，包括RHAC系列精密定位控制器和壓電精密定位平臺。RHAC系列控制器具有過流、過熱、短路保護，高頻率響應(yīng)、極低的靜態(tài)電壓紋波，其內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)模擬PID閉環(huán)控制，可加快閉環(huán)調(diào)整速度，保證閉環(huán)壓電精密定位平臺的最佳控制精度，并具有開、閉環(huán)切換功能，可以開環(huán)....

圖4算法收斂特性比較

辨識結(jié)果如圖4～7所示，圖4為算法收斂特性比較，圖5給出了輸出位移跟蹤曲線，相應(yīng)的遲滯環(huán)如圖6所示，辨識出的模型的輸出位移與實驗數(shù)據(jù)之間的誤差如圖7。從辨識結(jié)果可見，IFOA建模效果明顯優(yōu)于IF-OA1、IFOA2和FOA，充分證明了改進方法的有效性和辨識優(yōu)勢。0.25圖5不同....

本文編號：3954586