【摘要】：為了消除或減小磁滯非線性特性對(duì)磁控形狀記憶合金驅(qū)動(dòng)器定位精度的影響,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了磁控形狀記憶合金驅(qū)動(dòng)器磁滯模型。針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)算法存在的不足,以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、初始連接權(quán)值和閾值的選擇對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響很大等問題,提出一種混合遺傳算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)磁滯模型的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化。將優(yōu)化后的參數(shù)賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新訓(xùn)練,結(jié)果表明,優(yōu)化后的磁滯模型訓(xùn)練誤差絕對(duì)值由25nm減小到5nm,有較好的收斂性。
[Abstract]:In order to eliminate or reduce the influence of nonlinear hysteresis on the positioning accuracy of magnetic control shape memory alloy driver, a magnetic hysteresis model of magnetic control shape memory alloy driver is established by using BP neural network. Aiming at the shortcomings of BP network algorithm and the influence of network structure, initial connection weight and threshold on BP network training, a hybrid genetic algorithm is proposed to optimize the weights and thresholds of neural network hysteresis model. The optimized parameters are assigned to the BP neural network for re-training. The results show that the absolute value of the training error of the optimized hysteresis model is reduced from 25nm to 5 nm, and the convergence is good.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(50805024) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(Y1080855)
【分類號(hào)】：TP18;TH703

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2249962