基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究

• 作者: 段丽君 田浩 韩屏
• 来源期刊: 华中师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超磁致伸缩驱动器 光栅传感器 数据驱动 最小二乘支持向量机 模型 预测误差
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 902-908
• 页数: 7页
• 分类号: TP181|TP211+.6
• 字数: 4041字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19603/j.cnki.1000-1190.2019.06.013

摘要

针对超磁致伸缩材料(GMM)的强非线性特征,提出了一种新的超磁致伸缩驱动器(GMA)实验系统及其数据驱动建模方法.实验中的测量数据取自光栅传感器,采用数据驱动原理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了GMA的非线性建模.对模型性能进行了实验评估,预测了GMM棒的动态特性,并讨论了驱动电压对输出特性的影响.实验结果显示,该模型能较好地预测GMA的制动输出,预测误差在0.05％以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田浩	湖北经济学院信息与通信工程学院	26	83	5.0	8.0
2	韩屏	武汉理工大学信息工程学院	18	158	7.0	12.0
3	段丽君	湖北第二师范学院计算机学院	8	37	2.0	6.0