一种新的动态矢量Preisach磁滞模型

基于Ｍａｙｅｒｇｏｙｚ等的非线性Ｐｒｅｉｓａｃｈ模型，通过该模型在各个方向上进行矢量迭加，并通过在Ｐｒｅｉｓａｃｈ分布函数中引入与输出变化速度相关项，导出了一个新的动态矢量Ｐｒｅｉｓａｃｈ磁滞模型，分别从二维、三维情况下分布函数的有限傅立叶展开式出发，通过引入沿测试方向的弛豫时间，推出了二维，三维情况下新模型中分布函数的数学表达式。新的磁滞模型能较好地描述磁化过程的动态矢量可逆行为及材料的各向异性     

一种新广义Preisach迟滞模型及其神经网络辨识

研究压电陶瓷执行器应用于纳米定位系统时,其多值映射的迟滞特性对系统定位控制精度影响.在经典Preisach模型的基础上,引入平均迟滞函数,提出了一种新广义Preisach迟滞模型,并利用神经网络对新广义Preisach模型关键参量辨识.仿真实验表明,利用该迟滞模型对压电陶瓷执行器建模,可以简化建模过程,提高建模精度.     

基于不对称指数函数迟滞逆算子的压电陶瓷 执行器动态Preisach迟滞逆模型

迟滞非线性严重影响了压电陶瓷执行器纳米定位系统的定位精度,为补偿它的不良影响,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器迟滞非线性的逆模型研究. 根据不对称指数函数迟滞算子构造动态Preisach逆模型,利用神经网络完成辨识. 运用若干组实验数据检验此逆模型的有效性,结果表明,加入历史输入位移值得到的神经网络输出电压与实际给定的电压之间的偏差明显减小,最大偏差值由原来的16V减小到不超过6V,性能得到明显改善.     

基于改进黑猩猩算法的解析Preisach模型参数辨识

解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散 Everett 函数造成的测量误差大,数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多,辨识复杂的问题。针对上述问题,本文提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach 模型的参数快速、精确辨识。该算法首先应用改进的logistic映射和动态反向学习策略进行种群初始化;其次提出一种新的动态非线性递减收敛因子平衡全局搜索和局部开发能力;再次将差分变异引入到种群个体位置更新中,增加种群多样性、扩大搜索范围;最后使用随机变异策略对全局最优位置进行扰动更新,跳出局部最优。结合实验数据,分别使用遗传算法、黑猩猩算法与本文所提算法对解析Preisach 模型参数进行辨识,并基于辨识结果对取向硅钢片的磁滞回线进行模拟。通过磁滞回线拟合度、迭代次数与适应度值等三方面的结果对比可得,本文所提算法在解析Preisach 模型的参数辨识上兼具辨识精度高、收敛速度快的优点。
关键词:解析Preisach模型;Everett函数;参数辨识;改进黑猩猩优化算法;磁滞回线     

Preisach迟滞模型分类排序法的神经网络实现

针对非线性系统的迟滞特性开展建模研究,提出了一种Preisach模型分类排序法的神经网络实现方法,据此对压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞非线性进行建模. 兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,建立BP神经网络求取收缩函数,避免了插值法求收缩函数值带来的插值误差. 实验结果表明,神经网络分类排序实现方法有效提高了Preisach模型的精度,减小了模型的误差.     

一种新的浮选两相动态模型

本文根据浮选速率常数和泡沫脱落速率常数的概念,提出了一种新的浮选两相动态模型。对模型进行了系统的理论分析,得到了几种特殊情况下模型的分析解,并用凤凰山铜矿选矿厂半优先浮选的数据对模型进行了拟合分析,同时给出了一个适用的在线递推公式。     

贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法

推广了ＬｅＣａｍ的一个定理,并将其应用到一般的贝叶基动态线性模型和矩阵动态性模型,作为结果,得到了它们的实用递推模型,在该模型中,给出了一种简洁的预测方法。     

基于Preisach逆模型的压电陶瓷执行器迟滞补偿控制

为解决迟滞非线性对压电陶瓷执行器的影响,提出了基于Preisach逆补偿的闭环控制策略,利用考虑了擦除特性的分类排序方法实现了迟滞的Preisach逆模型,通过Preisach逆模型串联补偿降低迟滞作用的影响,并在逆模型前串联PI控制器,通过闭环控制抑制未能完全补偿的迟滞非线性,进而提高系统的控制精度,平均绝对误差下降到0.025μm.实验表明,基于Preisach逆补偿的迟滞补偿控制策略具有良好的控制性能.     

二维混合矢量磁滞模型数值模拟的改进方法

混合矢量磁滞模型结合了基础模型的优点,可以模拟磁性材料的矢量磁滞特性。但由于模拟误差的存在,致使模拟结果与实验结果有所偏差。本文针对这一问题,对基于Preisach模型和S-W模型的二维混合矢量磁滞模型的数值模拟方法进行了改进,并分析了改进方法的数值模拟步骤。使用改进方法分别对交变激磁和旋转激磁情况下软磁复合材料的磁滞特性进行了模拟研究,并将模拟结果与实验测量结果进行了对比分析,结果表明改进后的模拟方法可以很好地模拟不同频率下软磁复合材料的磁滞特性。     

一种新的支撑矢量机快速训练算法

用支撑矢量机（SVM）分类时，针对大规模数据集，SVM的训练成为一个难题，提出了一种采用样本至某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量的数据的方法，同时阐明了如何解决在输入空间和特征空间中求马氏距离所遇到的问题，利用特征值，特征矢量及伪逆运算的并行计算方法，建立了一种提取支撑矢量的快速算法，用该方法对训练数据进行预处理后，可以加快SVM的训练速度，实验结果也表明了该方法的有效性。     

GMA磁滞特性的Persiach模型建模

超磁致伸缩材料具有本征磁滞非线性,用于精密定位时具有较大的回程误差,为控制超磁致伸缩驱动器的输出位移精度,需要建立准确的数学模型来描述其磁滞非线性。本文基于经典的Preisach磁滞模型,通过对Preisach磁滞模型的离散化,建立了超磁致伸缩驱动器的Preisach磁滞数学模型,并进行了超磁致伸缩驱动器输出位移实验研究。实验结果表明：模型计算的结果 和实验结果基本吻合,证明所建模型能够较好的反映出实际情况。     

磁性材料磁特性的巴克豪森描述

实验研究了磁性材料的零场冷却和加场冷却的磁化强度随温度的变化关系,以及不同温度下的磁滞回线;考虑了热涨落和自由能壁垒随温度的变化,改进了Preisach模型并对测量数据进行了拟合;数值模拟再现了测量结果的变化规律;对拟合得到的巴克豪森跳跃谱的有关参数进行了讨论.     

基于支持向量域描述的多故障诊断动态模型

为了提高多故障诊断中对新故障类别和新故障数据的适应性，提出了一种新的多故障诊断动态模型．该模型采用支持向量域描述算法（SVDD）对多类故障进行单独训练，建立独立而封闭的特征空间，满足故障类别的动态增加需要，并采用样本与各特征空间的相对距离进行了多故障的混合识别．应用在线SVDD算法，在已有的故障特征分布信息基础上，通过更新操作，学习新数据信息，从而实现了故障模式的动态调整．通过仿真和机械故障实例数据的检验，表明该模型能够动态地提取多类故障的特征信息，改善诊断学习过程的适应性．     

Preisach逆模型补偿的压电陶瓷执行器自适应滑模控制

为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律.仿真实验结果表明,与普通滑模控制器以及逆补偿PID控制器相比,逆补偿的自适应滑模控制器提高了定位系统的跟踪精度,对系统不确定性和外界扰动有较强的鲁棒性.     

一类新的支持向量机核函数——埃尔米特核函数

基于埃尔米特正交多项式,文章提出了向量形式的广义埃尔米特多项式,并由此衍生出一类新的核函数——埃尔米特核函数.该类核函数最大的优势在于其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间.在鲁棒性与泛化性能方面,文章在双螺旋集和标准UCI数据集上与常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)做了对比试验.