典型文献
基于遗传算法优化小波网络的柔性喷管力矩特性辨识方法
文献摘要：
为准确辨识负载力矩并提高主动加载负载模拟的真实度,使用了一种基于遗传算法优化的神经网络辨识方法.使用小波分析方法对测试信号进行预处理,将消噪与分解后得到的信息作为神经网络训练的扩充样本,提高了辨识精度.使用遗传算法选择最优输入信息、网络结构和隐含层规模,加快网络收敛速度并简化计算过程,实现对柔性喷管力矩的快速准确辨识.仿真结果表明该辨识方法可以准确地描述柔性喷管在典型测试信号激励下的力矩特性,平均辨识误差为2％,对于实现精确主动加载控制和验证伺服控制性能具有重要意义.
文献关键词：
伺服系统;柔性喷管;系统辨识;小波网络;小波分析;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
杨弘枨;刘山;靳广在;焦玮玮;姜玉峰
作者机构：
北京精密机电控制设备研究所航天伺服驱动与传动技术实验室,北京100076
文献出处：
引用格式：
[1]杨弘枨;刘山;靳广在;焦玮玮;姜玉峰-.基于遗传算法优化小波网络的柔性喷管力矩特性辨识方法)[J].航空动力学报,2022(09):1936-1945
A类：
B类：
遗传算法优化,优化小波,小波网络,柔性喷管,力矩特性,辨识方法,负载力矩,负载模拟,真实度,小波分析方法,消噪,神经网络训练,辨识精度,算法选择,隐含层,网络收敛速度,简化计算,快速准确,伺服控制,控制性能,伺服系统,系统辨识
AB值：
0.349644
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