磁流变阻尼器的神经网络辨识

• 作者: 史小梅 王昊
• 来源期刊: 液压与气动
• 学科: 交通运输
• 关键词: 磁流变阻尼器 神经网络 辨识 建模 逆模型
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 元件介质
• 页码范围: 69-71
• 页数: 3页
• 分类号: U463.33|O373
• 字数: 1804字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-4858.2009.11.028

摘要

由于磁流变液的机理尚未清晰,故以其作为介质的磁流变阻尼器具有未知的非线性特性.鉴于人工神经网络具有万能逼近能力,该文应用神经网络技术研究磁流变阻尼器的模型辨识问题.首先利用BP神经网络在对磁流变阻尼器的正模型进行建模,在此基础上,利用递归神经网络对磁流变阻尼器的逆模型进行辨识.仿真结果表明,神经网络可以准确地对磁流变阻尼器模型进行建模,并且逆模型的神经网络模型可以用于振动抑制.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王昊	上海电力学院能源与环境工程学院	26	78	5.0	7.0
2	史小梅		1	3	1.0	1.0