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基于神经网络——遗传算法的双层隔振系统复合振动控制
  • ISSN号:1006-7167
  • 期刊名称:《实验室研究与探索》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O328[理学—一般力学与力学基础;理学—力学]
  • 作者机构:[1]南阳师范学院物理与电子工程学院,河南南阳471063, [2]重庆大学自动化学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61306007);河南省教育厅重点项目(14B120003);河南省教育厅自然科学研究项目(2011B510013);重庆市自然科学基金重点项目(CSTC2012JJ40002).
中文摘要:

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.

英文摘要:

In the paper the vibrating characters of two-stage vibration isolating system is analyzed.A new active vibration control system,the genetic algorithm-neural network system is proposed.In this system the genetic algorithm is used to determine the control force and mixture genetic algorithm fusing the advantage of steeply convergence and highly precession of simplex algorithm and global convergence of genetic algorithm.The algorithm improves the searching process and precision.The BP neural network's learning rate can be adjusted adaptively,is applied to simulate vibrating characters of vibration isolating system.The system well combines the genetic algorithm controller and neural network identifier.Simulation results show the effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《实验室研究与探索》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:夏有为
  • 地址:上海市市南区华山路1954号交教学三楼456、457
  • 邮编:200030
  • 邮箱:sysycp@163.com sysy@mail.sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932952 62932875
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7167
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1707/T
  • 邮发代号:4-834
  • 获奖情况:
  • 国家科技部中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国乌利希期刊指南,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:53638