磁流变阻尼器神经网络模型的建立及优化

摘要

磁流变阻尼器在振动控制中有广阔的应用前景,建立其精确的力学模型是取得良好控制效果的关键因素之一.文中对某磁流变阻尼器进行了动力学性能测试;并通过统计学方法确定了该阻尼器正向、逆向模型的BP神经网络结构;针对传统遗传神经网络(GA-BP)早熟和收敛速度慢的问题,提出一种结合适应度线性变换、自适应交叉和变异概率的改进遗传神经网络(IGA-BP)算法;在此基础上,分别用BP神经网络、GA-BP神经网络和IGA-BP神经网络对阻尼器正向、逆向非参数化模型进行辨识.研究结果表明:文中提出的改进遗传神经网络算法收敛速度更快,模型精度更高,该非参数化模型能更准确地反映磁流变阻尼器的动力学特性.