基于遗传算法的非线性摩擦参数辨识研究

发布时间：2020-11-06 09:08

　　 摩擦作为一种常见的复杂非线性物理过程,产生于非理想光滑界面间的相对运动。对于绝大多数精密机械系统而言,摩擦作用会带来粘滞阻碍、极限震荡、能源浪费等负面效应,严重制约系统的运行性能与效率。因此,如何全面、准确地认知摩擦过程,并有效地抑制与削弱其负面效应,一直是国内外关注与研究的重点。 本文以移动质量沿悬臂梁自由运动时的摩擦过程为研究对象。首先基于经典摩擦力模型与傅里叶变换理论,将时变特性补偿项引入经典Stribeck模型,建立了时变补偿摩擦模型一；之后利用小波去噪、多自适应策略遗传算法等数据处理方法,实现了基于时变补偿摩擦模型一的参数辨识；最后针对模型一的辨识精度不随补偿阶数增加而显著提高的缺陷,提出了更符合摩擦运动过程的时变补偿改进策略,从而建立了时变补偿摩擦模型二,数值计算的结果验证了辨识模型的有效性。 通过建立时变补偿摩擦模型,运用基于遗传算法的非线性辨识方法,获取移动质量沿悬臂梁自由运动的摩擦力参数,为悬臂梁动力学分析提供了关键的阻尼数据,已应用于多个项目研究过程中,取得了有效的结果。
【学位单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：TP18;N945.14
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
    1.1 课题研究目的与意义
        1.1.1 摩擦的背景简介
        1.1.2 摩擦的模型补偿
        1.1.3 移动质量沿悬臂梁自由运动摩擦过程
    1.2 非线性摩擦模型
        1.2.1 静态摩擦模型
        1.2.2 动态摩擦模型
    1.3 时变系统特性
    1.4 智能算法研究进展
    1.5 本文研究内容
    1.6 本文章节安排
第二章 移动质量沿悬臂梁自由运动摩擦辨识建模
    2.1 前言
    2.2 研究对象简介
    2.3 经典Stribeck辨识建模
        2.3.1 模型简介
        2.3.2 参数辨识
    2.4 摩擦模型改进与优化
        2.4.1 数据分析
        2.4.2 原因分析
    2.5 改进的摩擦辨识模型
        2.5.1 补偿模型一
        2.5.2 补偿模型二
    2.6 本章小结
第三章 遗传算法自适应策略优化及范例分析
    3.1 经典遗传算法
        3.1.1 遗传算法的基本概念
        3.1.2 遗传算法的基本过程
        3.1.3 遗传算法的基本操作
    3.2 基于自适应策略的遗传算法优化
    3.3 算法有效性验证
        3.3.1 单目标多极值验证
        3.3.2 性能对比分析
    3.4 编码长度自适应探究
    3.5 本章小结
第四章 实验研究
    4.1 实验环境
        4.1.1 实验台架
        4.1.2 高速摄像系统
        4.1.3 运动分析软件ProAnlyst
    4.2 数据提取与滤波
        4.2.1 数据提取
        4.2.2 数据滤波
    4.3 参数辨识
    4.4 性能分析与比照
        4.4.1 辨识算法
        4.4.2 补偿模型
    4.5 本章小结
第五章 结论与展望
致谢
参考文献

【参考文献】

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本文编号：2872946