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本刊是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。它是仿真技术领域的综合性科技期刊。98年起已列入国家科技部中国科...【详细查看】
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基于神经网络的磁流变阻尼器逆向模型辨识研究
【出 处】:《
计算机仿真
》
CSCD
2015年第32卷第12期 408-412页,共5页
【作 者】:
要会娟
[1] ;
浮洁
[2] ;
张丽香
[1]
【摘 要】
磁流变阻尼器应用于振动控制系统时,阻尼器逆向模型的精度直接关系到整个振动控制系统的优劣。针对以上问题,首先,通过磁流变阻尼器的力学性能试验获得试验数据,如磁流变阻尼器的阻尼力、阻尼器两端的相对位移、相对速度和输入电流。然后,分别采用BP神经网络和RBF神经网络对磁流变阻尼器进行逆向模型辨识,并对逆向模型辨识的效果进行对比分析。结果表明:RBF建立的神经网络逆向模型能够更好地预测磁流变阻尼器所需的控制电流,应用于振动控制的效果更好。
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