【摘 要】
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电动静液作动器具有功率密度高,集成度高以及高效节能等优点。为了获得较为精确的作动器线性数学模型,采用了遗传算法对模型参数进行辨识。在遗传算法中,将一组模型参数值视
【机 构】
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北京航空航天大学机械工程及自动化学院
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电动静液作动器具有功率密度高,集成度高以及高效节能等优点。为了获得较为精确的作动器线性数学模型,采用了遗传算法对模型参数进行辨识。在遗传算法中,将一组模型参数值视为一个染色体的基因编码,以实测的系统频率响应数据作为评价染色体优劣的标准,并构造相应的适应度函数。通过使用基于排序的选择概率设定方法,算术交叉算子以及高斯变异算子,并进行迭代运算,实现了种群的遗传进化操作与对最优解的搜索。最终的辨识结果证明了遗传算法辨识作动器模型参数的有效性。
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