实验室研究与探索
實驗室研究與探索
실험실연구여탐색
LAABORATORY REESEARCH AND EXPLORATION
2014年
7期
115-119,129
,共6页
崔明月%刘旭焱%刘红钊%蒋华龙
崔明月%劉旭焱%劉紅釗%蔣華龍
최명월%류욱염%류홍쇠%장화룡
双层隔振系统%主动控制%BP神经网络%混合遗传算法
雙層隔振繫統%主動控製%BP神經網絡%混閤遺傳算法
쌍층격진계통%주동공제%BP신경망락%혼합유전산법
two-stage vibration isolation system%active control%neural network%hybrid genetic algorithm
针对实际应用中双层隔振系统参数时变,不易建模的特性,提出了将遗传算法及神经网络应用于双层隔振系统的复合振动控制策略.该方法利用遗传算法在线计算作用于隔振系统上的控制力,利用神经网络模拟隔振系统的动力特性,代替隔振系统进行动力分析,该系统充分发挥了遗传算法及神经网络各自的优点.其中,遗传算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法,结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力,提高了搜索速度与精度,神经网络采用了一种学习速率可自适应调整的BP算法,提高了神经网络的收敛速度.仿真结果表明了该方法的有效性.
針對實際應用中雙層隔振繫統參數時變,不易建模的特性,提齣瞭將遺傳算法及神經網絡應用于雙層隔振繫統的複閤振動控製策略.該方法利用遺傳算法在線計算作用于隔振繫統上的控製力,利用神經網絡模擬隔振繫統的動力特性,代替隔振繫統進行動力分析,該繫統充分髮揮瞭遺傳算法及神經網絡各自的優點.其中,遺傳算法採用與單純形相結閤的混閤遺傳算法,結閤瞭遺傳算法良好的全跼收斂性和單純形算法的優秀的跼部搜索能力,提高瞭搜索速度與精度,神經網絡採用瞭一種學習速率可自適應調整的BP算法,提高瞭神經網絡的收斂速度.倣真結果錶明瞭該方法的有效性.
침대실제응용중쌍층격진계통삼수시변,불역건모적특성,제출료장유전산법급신경망락응용우쌍층격진계통적복합진동공제책략.해방법이용유전산법재선계산작용우격진계통상적공제력,이용신경망락모의격진계통적동력특성,대체격진계통진행동력분석,해계통충분발휘료유전산법급신경망락각자적우점.기중,유전산법채용여단순형상결합적혼합유전산법,결합료유전산법량호적전국수렴성화단순형산법적우수적국부수색능력,제고료수색속도여정도,신경망락채용료일충학습속솔가자괄응조정적BP산법,제고료신경망락적수렴속도.방진결과표명료해방법적유효성.