典型文献
基于神经网络的Preisach磁滞模型的建模
文献摘要：
针对超磁致伸缩材料的磁滞特性,提出了一种基于Preisach磁滞模型的MLP神经网络来建立磁滞模型,提高了模型的泛化能力;并通过对Preisach模型进行改进,建立了扩展Preisach模型,使其具有反交换性质.首先,建立扩展Preisach模型,简化函数表达式;其次,利用TensorFlow建立MLP神经网络模型辨识输入输出之间的关系;最后,将原始数据切分为训练集、测试集和验证集,通过训练集和测试集寻找合适的神经网络隐含层层数、节点数、激活函数和优化算法,然后利用验证集验证该神经网络.实验结果表明,设计的基于Preisach磁滞模型的MLP神经网络的磁滞模型,在位移大于3μm时,该模型具有较高的精度和泛化能力.
文献关键词：
超磁滞伸缩材料;Preisach磁滞模型;MLP神经网络;TensorFlow
中图分类号：
作者姓名：
刘玠;安坤;王亚锋;孟江
作者机构：
中北大学电气与控制工程学院,太原 030051;中北大学机械工程学院,太原 030051
文献出处：
引用格式：
[1]刘玠;安坤;王亚锋;孟江-.基于神经网络的Preisach磁滞模型的建模)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(03):5-8
A类：
超磁滞伸缩材料,磁滞伸缩
B类：
Preisach,磁滞模型,超磁致伸缩材料,磁滞特性,MLP,泛化能力,反交换,交换性,函数表达式,TensorFlow,模型辨识,输入输出,原始数据,切分,训练集,测试集,验证集,隐含层,层数,激活函数,在位
AB值：
0.260284
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