矿用机器人驱动系统参数辨识

• 作者: 刘延彬 李仲强 李振璧 辛元芳
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 矿用机器人 驱动系统 参数辨识 鲸鱼优化算法
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TD67
• 字数: 2834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2018030058

摘要

针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱动系统参数辨识方法.通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数,将待辨识参数看作鲸鱼群个体位置,通过适应度函数来衡量每个鲸鱼群个体位置的优劣,利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸鱼群个体位置,直至获得最佳鲸鱼群个体位置,即可获得最佳辨识参数.仿真和实验结果表明,与基于最小二乘法的参数辨识方法相比,该方法具有更高的辨识精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振璧	安徽理工大学电气与信息工程学院	61	325	10.0	16.0
2	辛元芳	安徽理工大学电气与信息工程学院	23	53	5.0	6.0
3	刘延彬	安徽理工大学力学与光电物理学院	17	16	3.0	3.0
4	李仲强	安徽理工大学电气与信息工程学院	3	1	1.0	1.0