基于改进果蝇优化的压电精密定位平台迟滞Bouc-Wen模型辨识

发布时间：2024-04-14 11:06

　　提出一种基于改进果蝇优化算法(Improved Fruit fly Optimization Algorithm,IFOA)的压电精密定位平台迟滞特性的Bouc-Wen模型参数辨识方法。通过引入交叉因子和自适应搜索步长,IFOA可有效实现全局搜索与局部优化的动态平衡,并通过一种新的搜索策略提高整体搜索效率和优化精度。将IFOA应用于压电精密定位平台迟滞Bouc-Wen模型的参数辨识。实验辨识结果验证了该方法的有效性和潜力。

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【部分图文】：

图1果蝇群体迭代搜索食物示意图

步骤1初始化果蝇群体位置(xp,yp)，并给出种群规模SizePop和最大迭代次数MaxIter。步骤2赋予果蝇个体随机方向和距离，利用嗅觉寻找食物。

图2压电精密定位平台输入电压与输出位移的迟滞曲线

式中，kv、α、β、γ和n为待求参数。4.2模型参数辨识

图3压电精密定位实验平台

压电精密定位实验平台如图3所示，包括RHAC系列精密定位控制器和压电精密定位平台。RHAC系列控制器具有过流、过热、短路保护，高频率响应、极低的静态电压纹波，其内置标准模拟PID闭环控制，可加快闭环调整速度，保证闭环压电精密定位平台的最佳控制精度，并具有开、闭环切换功能，可以开环....

图4算法收敛特性比较

辨识结果如图4～7所示，图4为算法收敛特性比较，图5给出了输出位移跟踪曲线，相应的迟滞环如图6所示，辨识出的模型的输出位移与实验数据之间的误差如图7。从辨识结果可见，IFOA建模效果明显优于IF-OA1、IFOA2和FOA，充分证明了改进方法的有效性和辨识优势。0.25图5不同....

本文编号：3954586