超磁致伸缩执行器位移模型的参数辨识

准确辨识模型参数是提高超磁致伸缩执行器位移控制精度的关键,针对单一算法难以实现对超磁致伸缩磁滞非线性模型参数准确识别的问题,将遗传算法与模拟退火算法融合,首先利用遗传算法的快速搜索能力得到一个较优群体,再利用模拟退火算法的突跳能力对整个群体进行优化调整,并在算法中引入最优保留策略和动态步长搜索方法,提出一种改进的遗传模拟退火算法,并将其应用于对超磁致伸缩执行器位移磁滞非线性模型参数辨识。该算法兼具遗传算法和模拟退火算法的优点,既有较快的收敛速度,又提高了辨识精度和最优解质量。通过试验验证,超磁致伸缩棒伸长量的模型计算结果与测量值符合程度较好,平均相对误差为3.85%,该方法能方便有效地辨识模型参数。