基于PSO算法的GMM改进J-A磁滞模型的参数辨识与验证

摘要：

为了解决现有的GMM-FBG电流传感器的磁滞非线性问题,基于经典的J-A磁滞模型提出了一种改进的适用于低频(＜ 120 Hz)条件下的J-A模型.采用粒子群(PSO)算法对改进后的J-A模型进行了分段参数辨识与优化,提高了模型的预测精度.搭建了相应的GMM-FBG交流电流传感系统实验平台,运用所提出的改进的J-A模型对GMM-FBG电流传感器进行了磁滞建模和实验验证.实验及仿真结果证实该模型具有良好的预测性,模型的预测误差在2.5％以内,传感系统的电流测量灵敏度达到0.067 nm/A.

关键词：计量学;GMM-FBG电流传感器;J-A磁滞模型;PSO算法;参数辨识

所属期刊栏目：42

分类号：TB971(计量学)

在线出版日期：2021-10-22（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：1193-1199