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⛄ 内容介绍
基于模型的磁流变阻尼器阻尼特性原理需要对阻尼器参数进行精确辨识.利用阻尼器的参数辨识方程,使用粒子群优化算法,提出了新的参数辨识算法.消除了最小二乘法计算速度慢,计算量大的局限性,可以实现对阻尼器参数的在线精确辨识.通过Matlab对算法进行仿真,结果表明,该算法能够正确辨识阻尼器参数,具有较好的应用前景.
⛄ 部分代码
function [xm,fv] = PSO(fitness,N,c1,c2,w,M,D)
% 待优化目标函数：fitness
% 粒子数目:N
% 学习因子1：c1
% 学习因子2：c2
% 惯性权重：w
% 最大迭代次数：M
% 自变量的个数：D
% 目标函数取最小值时的自变量：xm
% 目标函数的最小值：fv
format long;
%------初始化种群的个体------------
for i=1:N
for j=1:D
x(i,j)=abs(5*randn); %随机初始化位置
v(i,j)=abs(5*randn); %随机初始化速度
end
end
%------先计算各个粒子的适应度，并初始化Pi和Pg----------------------
for i=1:N
p(i)=fitness(x(i,:));
y(i,:)=x(i,:);
end
pg = x(N,:); %Pg为全局最优
for i=1:(N-1)
if fitness(x(i,:))<fitness(pg)
pg=x(i,:);
end
end
gamma1 = []; beta1 = []; A = []; c0 = []; k0 = []; alpha1 = [];
%------进入主要循环，按照公式依次迭代------------
for t=1:M
%t
for i=1:N
v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand*(pg-x(i,:));
x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);
if fitness(x(i,:))<p(i)
p(i)=fitness(x(i,:));
y(i,:)=x(i,:);
end
if p(i)<fitness(pg)
pg=y(i,:);
end
end
if t>39 && mod(t,20)==0
xo=lsqnonlin(fitness,pg);
if fitness(xo)<fitness(pg)
pg=xo;
end
end
gamma1 = [gamma1;pg(1)]; beta1 = [beta1;pg(2)]; A = [A;pg(3)]; c0 = [c0;pg(4)]; k0 = [k0;pg(5)]; alpha1 = [alpha1;pg(6)];
Pbest(t)=fitness(pg);
end
xm = pg';
fv = fitness(pg);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 胡国良, 林豪, 李刚. 基于粒子群算法和最小二乘法的磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数辨识方法[J]. 磁性材料及器件, 2020, 51(5):7.
[2] 陈玲星, 苏强, 赵新龙. 基于改进PSO的非对称Bouc-Wen模型参数辨识[J]. 压电与声光, 2021, 43(6):834.
[3] 李自成, 徐瑞瑞, 熊涛,等. 基于B-W模型的压电陶瓷执行器参数辨识复合控制方法:, CN202111375923.1[P]. 2022.
[4] 郝晓亮. 基于智能优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算研究[D]. 浙江师范大学, 2016.
