基于BFO算法的超声波电机非线性Hammerstein辨识建模

摘要：

超声波电机具有明显的非线性和时变特性.线性模型难于准确表达超声波电机的非线性特性,通常需要采取变参数的模型形式,导致模型复杂化.直接采用适当的非线性模型形式来建立超声波电机的模型,可以得到更为简单、有效的电机模型.针对超声波电机位置控制需要,采用菌群觅食优化算法进行模型参数和阶次辨识,建立了以频率为输入、电机转轴位置为输出的超声波电机非线性Hammerstein模型.模型计算数据与实测数据的比较,表明了所建模型的有效性.

关键词：超声波电机、Hammerstein模型、菌群觅食优化算法

所属期刊栏目：48

分类号：TM359.9(电机)

资助基金：国家自然科学基金U1304501

在线出版日期：2015-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17