MRD模型参数识别及其在振动控制中的应用
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    摘要:

    为了识别磁流变阻尼器(MRD)Bouc-Wen模型中的未知参数,提高半主动控制中的参数通用性,提出一种逐渐缩小参数取值范围的遗传算法(GA)提高识别精度,并根据参数随电流的变化趋势对其函数关系进行拟合。对MRD Bouc-Wen模型进行了数值仿真设计。除试验数据外,在无其他先验知识的条件下利用遗传算法进行了参数识别,并在建立62个自由度铁道车辆整车模型的基础上进行了悬挂半主动控制系统数值仿真分析,用于验证识别出的Bouc-Wen模型。仿真结果表明,利用遗传算法识别的MRD Bouc-Wen模型进行半主动控制可以有效降低车体横向加速度, 提高车辆运行平稳性能。

    Abstract:

    In order to identify unknown parameters of Bouc-Wen model for a magnet orheological damper(MRD) and improve its generality in semi-active control, a kind of genetic algorithms(GA) is presented, the identification precision can be improved gradually by shrinking range of these parameters. Functional relationship between some parameters and applied current is also determined using curve fitting through analyzing their characteristic curves. The Bouc-Wen model for a MR damper is studied through numerical simulation method. These parameters are identified without any prior knowledge except for experimental data. After building a whole vehicle model with 62 degrees of freedom, numerical simulation analysis of semi-active control system is conducted to verify the Bouc-Wen model identified . Simulation results show that the semi-active control with Bouc-Wen model for MR damper whose parameters are obtained by GA can reduce lateral acceleration of car body and improve ride index of vehicle.

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  • 在线发布日期: 2012-05-16
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