10.19335/j.cnki.2095-6649.2017.01.001
基于果蝇优化的压电执行器迟滞非线性神经网络建模
本文针对压电陶瓷执行器的迟滞非线性问题,以实验数据为基础,采用双线性插值法建立离散化Preisach模型.为进一步提高建模精度,提出一种神经网络Preisach模型,并利用果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)优化BP神经网络的权值和阈值,避免其陷入局部最优解的风险,显著提高了BP网络寻优的准确性.对比采用双线性插值法建立的离散Preisach模型发现,经优化后的BP神经网络寻优效率和预测精度显著提高.实验结果表明,通过果蝇算法优化BP神经网络来对迟滞非线性位移进行预测建模是正确有效的,为压电陶瓷驱动器静态迟滞建模提供了一种新思路.
压电陶瓷执行器、迟滞非线性、果蝇算法、BP神经网络、双线性插值
7
TP3;TP1
国家自然科学基金61304134;上海市自然科学基金13ZR1455000;上海市科学技术委员会工程技术研究中心项目14DZ2251100;上海市重点科技攻关计划14110500700;智能综合自动化高校重点实验室基GXZDSY2016-01;上海高校青年教师培养资助计划ZZsdl13003;上海电力学院中青年学术骨干培养计划
2017-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
1-8,16