【摘 要】
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针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱动系统参数辨识方法。通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数,将待辨识参数
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽理工大学力学与光电物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51604011),安徽省自然科学基金项目(1708085QF135),安徽高校自然科学重点项目(KJ2017A077),安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016082)
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针对基于最小二乘法的参数辨识精度不高的问题,提出了一种基于鲸鱼优化算法的矿用机器人驱动系统参数辨识方法。通过建立矿用机器人驱动系统模型确定待辨识参数,将待辨识参数看作鲸鱼群个体位置,通过适应度函数来衡量每个鲸鱼群个体位置的优劣,利用鲸鱼觅食策略不断更新鲸鱼群个体位置,直至获得最佳鲸鱼群个体位置,即可获得最佳辨识参数。仿真和实验结果表明,与基于最小二乘法的参数辨识方法相比,该方法具有更高的辨识精度。
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