基于混合算法的磁悬浮隔振器模型辨识与验证

• 作者: 宋春生 张建国 张锦光
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 人工神经网络 混合算法 磁悬浮隔振器 改进遗传算法 控制器
• 年，卷（期）: 2014,（14）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 1929-1934
• 页数: 6页
• 分类号: TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.14.017

摘要

针对磁悬浮隔振器动态电磁力模型存在非线性及磁滞且很难建立其精确模型的问题，提出了基于BP算法、改进遗传（MGA）算法的混合算法的BP神经网络的模型辨识方法，建立了磁悬浮隔振器动态电磁力气隙电流关系的模型。结果表明，基于混合训练算法辨识得到的模型具有更高的精度，能够满足磁悬浮隔振器动态电磁力模型辨识需求。最后，搭建了磁悬浮隔振实验平台，建立控制模型，并验证了辨识模型的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张锦光		36	203	8.0	12.0
2	宋春生		26	77	5.0	7.0
3	张建国		2	16	2.0	2.0