本文提出一種單自由度電磁振動能量采集器的參數(shù)辨識方法—改進(jìn)粒子群算法。該方法在粒子群算法的基礎(chǔ)上,通過改變慣性權(quán)重策略,能夠達(dá)到平衡全局搜索和局部搜索的性能,從而精確地得到全局最優(yōu)解。利用經(jīng)典的杜芬非線性系統(tǒng)作為電磁式振動能量采集器參數(shù)辨識的例子進(jìn)行仿真。通過龍格庫塔法計算得到算例在簡諧振動激勵下的時間歷程響應(yīng),運(yùn)用上述提出的參數(shù)辨識方法,成功辨識出系統(tǒng)的電磁耦合系數(shù)、等效電感系數(shù)、剛度系數(shù)以及阻尼系數(shù),結(jié)果顯示辨識結(jié)果與準(zhǔn)確結(jié)果有良好的一致性,表明改進(jìn)的粒子群算法能有效地辨識非線性電磁式振動能量采集器的系統(tǒng)參數(shù);同時與其它智能算法對比,該算法擁有較高的辨識精度。

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【部分圖文】：

圖3辨識誤差函數(shù)J的優(yōu)化過程1&1$’$!’$%’#!’#%’%!*+

舳孕藕漚?脅裳???菁鍬嘉?ti，x·i，I·i，Ui()的形式，x·和I·可以分別通過采集的加速度和電流獲得。初始化算法的參數(shù)設(shè)置，見表2。表2初始化參數(shù)設(shè)置Tab．2Initializationparametersetting對象初始化設(shè)置粒子數(shù)Size80粒子速度范圍V［－....

圖5辨識誤差函數(shù)J的優(yōu)化過程Fig．5IdentificationprocessforidentifyingerrorfunctionJ/!"’/&"!$$0"’$#!"!$#!"’$#&"!$#&"’()*+

面已經(jīng)給出。因?yàn)閰?shù)η已經(jīng)辨識得到直接作為已知量使用，考慮到辨識的參數(shù)數(shù)量級相差較大，并且仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)粒子群規(guī)模設(shè)置為80不理想，所以調(diào)整初始化參數(shù)設(shè)置，見表4。表4初始化參數(shù)設(shè)置Tab．4Initializationparametersetting對象初始化設(shè)置粒子數(shù)Size1....

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