基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

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基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟

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邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

引用本文:

邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

DENG Zhao-xue, ZHENG Ling, GUO Min-min, ZHANG Zi-wei. Model Identification of Magneto-Rheological Mount Based on Genetic Algorithms and BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

Citation:

DENG Zhao-xue, ZHENG Ling, GUO Min-min, ZHANG Zi-wei. Model Identification of Magneto-Rheological Mount Based on Genetic Algorithms and BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

1.
重庆大学机械传动国家重点实验室重庆沙坪坝区 400030

基金项目:

中央高校基本科研业务费(CDJZR13280074)

作者简介:
邓召学(1985-),男,博士,主要从事汽车振动与控制方面的研究.

中图分类号: U463.1

Model Identification of Magneto-Rheological Mount Based on Genetic Algorithms and BP Neural Network

1.
State Key Laboratory of Mechanical Transmission,Chongqing University Shapingba Chongqing 400030

摘要: 为克服误差逆向传播算法的多层前馈型BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出用遗传算法(GA)的全局搜索能力寻求最优的BP神经网络权值和阀值,以提高神经网络的收敛速度和克服局部最优。以磁流变液压悬置动态特性试验结果为数据样本,分别用未优化的BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对磁流变液压悬置正、逆模型进行辨识。结果表明,相对于BP神经网络,GA-BP神经网络具有更高的辨识精度、更快的收敛速度,在磁流变液压悬置数学模型辨识方面具备更优的性能。
- BP神经网络 /
- 遗传算法 /
- 磁流变悬置 /
- 模型辨识
Abstract: Initial weights and thresholds of BP neural network are optimized by using Genetic Algorithm(GA) method to solve its slow convergence speed and local optimum. The defect of BP neural network is thus overcome by the proposed method. The direct and inverse dynamic models for a prototype of Magneto-rheological (MR) mount are identified by using traditional BP neural network and novel GA-BP neural network. The results show that the GA-BP neural network has faster convergence rate and higher precision compared with the traditional BP neural network in the identification of direct and inverse model for MR mount.
- BP neural network /
- genetic algorithm /
- magneto-rheological mount /
- model identification

[1]	周江平, 周媛媛, 周学军, 李洁琼. 基于BP神经网络的测量设备无关协议参数预测 . 电子科技大学学报, 2024, 53(4): 611-616. doi: 10.12178/1001-0548.2023011
[2]	邵继业, 谢昭灵, 杨瑞. 基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断 . 电子科技大学学报, 2018, 47(5): 781-787. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.023
[3]	郭祯, 李晖, 吴慰. 大脑局部电位信号与呼吸的关系模型研究 . 电子科技大学学报, 2016, 45(5): 832-838. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.021
[4]	张民, 贾海涛, 沈震. 基于遗传算法改进的粒子滤波重采样模型 . 电子科技大学学报, 2015, 44(3): 344-349. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.03.005
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[7]	尹健康, 陈昌华, 邢小军, 谭俊, 姚进. 基于BP神经网络的烟田土壤水分预测 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 891-895. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.018
[8]	姜正茂, 杨建宇, 李良超. BP神经网络天线方向图获取方法研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(1): 37-40. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.01.009
[9]	崔梦天, 钟勇, 赵海军. ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现 . 电子科技大学学报, 2009, 38(2): 266-269. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.02.26
[10]	向国齐, 严志坚, 黄大贵. 支持向量机替代模型的遗传优化设计 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 459-462. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.034
[11]	李向阳, 张亚非. 一种基于遗传算法的语义标注 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 86-89.
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基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

1. 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆沙坪坝区 400030

基金项目:

中央高校基本科研业务费(CDJZR13280074)

作者简介:
邓召学(1985-),男,博士,主要从事汽车振动与控制方面的研究.

收稿日期: 2013-06-18
修回日期: 2014-03-16
刊出日期: 2014-12-15

中图分类号: U463.1

关键词:

摘要: 为克服误差逆向传播算法的多层前馈型BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出用遗传算法(GA)的全局搜索能力寻求最优的BP神经网络权值和阀值,以提高神经网络的收敛速度和克服局部最优。以磁流变液压悬置动态特性试验结果为数据样本,分别用未优化的BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对磁流变液压悬置正、逆模型进行辨识。结果表明,相对于BP神经网络,GA-BP神经网络具有更高的辨识精度、更快的收敛速度,在磁流变液压悬置数学模型辨识方面具备更优的性能。

English Abstract

邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

引用本文:

邓召学, 郑玲, 郭敏敏, 张自伟. 基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

DENG Zhao-xue, ZHENG Ling, GUO Min-min, ZHANG Zi-wei. Model Identification of Magneto-Rheological Mount Based on Genetic Algorithms and BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

Citation:

DENG Zhao-xue, ZHENG Ling, GUO Min-min, ZHANG Zi-wei. Model Identification of Magneto-Rheological Mount Based on Genetic Algorithms and BP Neural Network[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(6): 955-960. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.028

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