基于混合遗传算法的磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型优化

发布时间：2018-09-19 11:11

【摘要】：为了消除或减小磁滞非线性特性对磁控形状记忆合金驱动器定位精度的影响,应用BP神经网络建立了磁控形状记忆合金驱动器磁滞模型。针对BP网络算法存在的不足,以及网络结构、初始连接权值和阈值的选择对BP网络训练的影响很大等问题,提出一种混合遗传算法对神经网络磁滞模型的权值和阈值进行优化。将优化后的参数赋值给BP神经网络重新训练,结果表明,优化后的磁滞模型训练误差绝对值由25nm减小到5nm,有较好的收敛性。
[Abstract]:In order to eliminate or reduce the influence of nonlinear hysteresis on the positioning accuracy of magnetic control shape memory alloy driver, a magnetic hysteresis model of magnetic control shape memory alloy driver is established by using BP neural network. Aiming at the shortcomings of BP network algorithm and the influence of network structure, initial connection weight and threshold on BP network training, a hybrid genetic algorithm is proposed to optimize the weights and thresholds of neural network hysteresis model. The optimized parameters are assigned to the BP neural network for re-training. The results show that the absolute value of the training error of the optimized hysteresis model is reduced from 25nm to 5 nm, and the convergence is good.
【作者单位】： 杭州电子科技大学;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50805024) 浙江省自然科学基金资助项目(Y1080855)
【分类号】：TP18;TH703

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2249962