基于遗传算法的非线性迟滞系统参数识别

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研究了非线性迟滞系统的参数识别问题。在识别过程中 ,将非线性迟滞系统的记忆恢复力用双折线模型来描述 ,并由此模型写出非线性迟滞系统的参数识别方程。利用相干函数 ,把关于模型参数非线性的参数识别方程转化为线性参数识别前提下的非线性函数优化问题。讨论了十进制编码遗传算法的交叉操作和变异操作方法 ,以及在上述非线性函数优化问题中的具体应用。仿真实验和实际钢丝网垫减振器的建模实验均表明本文方法简单可行 ,且具有较高的识别精度 The problem of parameter identification of nonlinear hysteretic systems is studied. In the process of recognition, the memory resilience of the nonlinear hysteresis system is described by the double-break line model. From this model, the parameter identification equation of the nonlinear hysteretic system is written. Using the coherence function, the parameter identification equation about the nonlinearity of model parameters is transformed into the nonlinear function optimization problem under the premise of linear parameter identification. The crossover operation and mutation operation method of the decimal coding genetic algorithm are discussed, and the concrete application of the above nonlinear function optimization problem is discussed. The simulation experiments and the modeling experiment of actual steel wire mesh pad damper show that this method is simple and feasible and has high recognition accuracy
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