基于LS-SVM的超磁致伸缩致动器数据驱动建模方法研究

摘要：

针对超磁致伸缩材料(GMM)的强非线性特征,提出了一种新的超磁致伸缩驱动器(GMA)实验系统及其数据驱动建模方法.实验中的测量数据取自光栅传感器,采用数据驱动原理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了GMA的非线性建模.对模型性能进行了实验评估,预测了GMM棒的动态特性,并讨论了驱动电压对输出特性的影响.实验结果显示,该模型能较好地预测GMA的制动输出,预测误差在0.05％以内.

关键词：超磁致伸缩驱动器、光栅传感器、数据驱动、最小二乘支持向量机、模型、预测误差

所属期刊栏目：53

分类号：TP181;TP211+.6(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61572012

在线出版日期：2020-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：902-908