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粒子群优化和神经网络的频域识别伺服系统摩擦力

文摘

一般来说,机械设备有不良的非线性。由于这些非线性伺服系统的频域系统识别过程似乎是一项艰巨的任务。本文基于粒子群优化(PSO)算法的混合动力技术提出了伺服系统的频域识别。提出的混合动力技术的结合人工神经网络(ANN)和PSO算法。最初,系统参数生成数据集在不同质量级别的人工网络。从数据集,PSO算法用于优化系统参数如杆、常数,直流增益和摩擦力等。然后,优化参数应用于系统的摩擦系统分析的速度。提出的识别方法是在MATLAB中实现工作平台和偏差表现评估。系统参数识别的方法(PSO-ANN)与实际系统相比,GA-ANN和适应性GA-ANN。

Shaik Rafi Kiran Dr.T。Sairama, Dr.S.Varadarajan

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