电动负载模拟器摩擦模型参数辨识方法

摘要：

为实现电动负载模拟器的高精度控制,针对负载模拟器运行中受到的摩擦力影响问题,提出基于改进布谷鸟算法(improved cuckoo search algorithm,简称ICSA)的摩擦模型参数辨识方法.首先,搭建了电动负载模拟器试验样机,建立了动力学数学模型,并引入一种连续摩擦模型代替传统不连续摩擦模型;其次,将布谷鸟算法(cuckoo search algorithm,简称CSA)进行改进,在辨识中自动调整判定概率和步长的数值,提高了收敛速度和收敛精度;然后,通过逐点试验的方法得到了负载模拟器角速度范围为[-1,1]rad/s的摩擦力数据,并利用ICSA算法对摩擦力模型进行辨识;最后,进行了验证试验.试验结果表明:ICSA算法能准确快速地辨识出连续摩擦模型的6个参数,且收敛速度快、准确性高;当迭代达到最大迭代次数时,ICSA算法的目标函数值较CSA算法减小了45.2％.

关键词：电动负载模拟器、改进布谷鸟算法、连续摩擦模型、参数辨识

所属期刊栏目：40

分类号：TM351;TH69(电机)

资助基金：哈尔滨工业大学科研创新基金资助项目;中国博士后科研基金资助项目

在线出版日期：2020-07-10（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：519-525