一种改进人工蜂群算法的Wiener模型分步辨识法

为解决非线性系统Wiener模型参数辨识问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法(NLJ-artificial bee colony algorithm,NABC)的分步辨识方法。NABC算法融合了人工蜂群算法的简洁性和随机搜索算法的高精度优势,有较快的收敛速度、较强的局部求精和全局搜索能力。通过对经典测试函数的寻优,验证了NABC算法较其他改进方法的优势。分步辨识法解决了Wiener模型辨识过程中容易造成的误差累积问题,实现其线性和非线性部分的独立辨识。通过pH中和反应过程建模仿真验证了分步辨识法的有效性。

2-DOF精密定位平台的几何误差分步辨识方法

针对一种2-DOF精密定位平台,基于误差迭代法与最小二乘法,提出一种几何误差分步辨识方法.对于给定的期望末端位置,采用迭代法计算出实际的主动关节位置,同时基于含有误差的精确的运动学逆解方程计算期望的主动关节位置,建立几何误差辨识方程;采用最小二乘法求解运动学模型中包含的所有几何误差.采用这种方法,只需测量末端平台沿x轴和y轴方向的位置误差,即可辨识各种几何误差以及末端平台沿z向的转动误差.实验结果表明,采用提出的几何误差分步辨识方法可有效补偿平台在平面内的位置误差,使其标定后的绝对定位误差小于6,μm.

3自由度飞行模拟运动平台的动力学及参数辨识研究

以一种具有一平动两转动自由度的新型并联飞行模拟运动平台为对象,研究其满足飞行动感模拟要求的动力学建模及参数辨识的方法。根据平台的结构特点对平台进行运动学分析,在此基础上采用拉格朗日法建立平台的动力学模型。研究动力学模型的简化方法,该方法采用次对角线消去法简化动力学模型中的速度系数矩阵和惯量矩阵,保证动力学模型准确性的同时提高其计算速度。研究平台动力学参数的分步辨识策略,该策略通过选择适当的运动轨迹分两步辨识平台的动力学参数,采用最小二乘法计算出待辨识参数并代替理论模型中的参数,以提高动力学模型的精确性。最后通过MATLAB和ADAMS仿真对比验证动力学建模方法及参数辨识策略的正确性和有效性。

3自由度飞行模拟运动平台动力学参数辨识试验研究

以一种具有一平动两转动的3自由度新型并联飞行模拟运动平台为研究对象,为满足飞行模拟动感要求,研究其动力学参数的试验辨识方法,以进一步提高动力学模型的精度。针对模拟平台样机,采用分步辨识法辨识动力学参数。将电机的驱动力矩分为:减速器惯性力矩、丝杠惯性力矩、综合摩擦力矩和负载力矩,并分别辨识。再根据负载力矩分两步辨识平台的主要动力学参数。设计平台参数辨识试验的激励轨迹,采用加权最小二乘法计算出待辨识参数,并代替理论模型中的对应参数。最后通过试验和ADAMS仿真对比验证参数辨识策略的正确性。