免费论文摘要：单通道磁浮体例能源学模子辨识及试验接洽

    磁浮旋子体例以其非交战、无冲突、刚度和阻尼积极可控等便宜，连年来普遍运用于旋床主光轴、遏制动量矩陀螺等产业及航天范围摆设。磁浮旋子体例的精度及真实性是暂时控制其普遍运用的重要题目。对磁浮旋子体例举行前馈遏制及自符合遏制不妨普及体例的遏制精度，对其举行妨碍确诊及容错遏制不妨大大普及体例的真实性，而体例辨识凑巧是运用那些本领的基础。     当磁浮旋子位移较钟点，可沿用线性模子刻画磁浮旋子体例。暂时线性体例辨识的重要本领不妨分红两类，第一类本领鉴于输入缺点规则，因为输入缺点与体例参数为非线性联系，常常将待辨识参数动作优化参数，将输入缺点的一个标量因变量动作优化的目的因变量，用智能优化算法对其举行优化，重要囊括遗传算法（GA－Genetic Algorithm）、粒子群算法（PSO－Particle Swarm Optimization）、人为蜂群算法等，这类本领在不领会噪声统计个性的情景下仍旧有特殊高的精度，但计划量宏大。第二类本领以最小方差为规则，如极大似然法、卡尔曼滤波，大概以广义缺点为规则，如最小二乘法(LS－Least Square)、梯度校处死等，那些本领都将体例方程表白成最小二乘方法，都沿用线性优化本领，计划量小，然而辨识精度较低，更加当丈量旗号中包括统计个性未知的有色噪声时对辨识精度的感化特殊重要。 当磁轴承旋子位移较大时，线性模子仍旧没辙精确刻画本质体例个性，须要举行非线性体例辨识。现有的非线性辨识本领中，“遗传算法”具备较好的表面普通及庄重的表面表明，但算法抑制速率较慢，且易爆发“早熟”的局面，即探求堕入限制最优解。     对准上述题目，正文接洽实质囊括：     （1）对准线性体例辨识本领中第一类本领计划量过大的题目，提出一种鉴于“最小二乘-粒子群”共同算法的体例辨识本领，该本领仍旧鉴于“输入缺点”规则，将计划量最小的“最小二乘法”引入到“粒子群”算法中，对局部参数举行最优估量，经过缩小辨识参数的维数贬低计划量。试验考证表白：这种本领辨识精度不低于粒子群算法，但计划量却大大减小。     （2）对准线性体例辨识本领中第二类本领辨识精度低的题目，因为高频段的有色噪声是感化体例辨识精确性的重要成分，正文提出一种“频域加权最小二乘法”的体例辨识本领，该本领经过贬低高频段数据权值来贬低高频噪声对辨识精确性的感化，试验考证表白该本领在有色噪声后台下仍具备很高的辨识精度，而且与最小二乘法比拟计划速率基础沟通。其余，运用“频域加权最小二乘法”对“最小二乘-粒子群”算法中的“粒子”举行初始化，可加速后者的抑制速率，使其计划量进一步贬低。     （3）对准鉴于“遗传算法”的磁浮旋子体例非线性参数辨识本领抑制速率慢，易爆发“早熟”局面的题目，本文华用“自符合遗传算法”对体例非线性模子举行辨识，该算法经过付与符合度较差的染色体更大的穿插和变异几率来普及算法抑制速率，而且在探求后期染色体分别较小的情景下符合普及完全的穿插和变异几率，制止规范“遗传算法”中较易展示的“早熟”局面。经过Matlab/Simulink软硬件仿真考证了这种本领不妨精确地辨识出体例的非线性参数。

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