文献类型：期刊文章

作　　者：武志宏[1] 杨瑞峰[1] 郭晨霞[1] 葛双超[1]

WU Zhi-hong;YANG Rui-feng;GUO Chen-xia;GE Shuang-chao(School of Instrument and Electronics,Automatic Test Equipment and System Engineering Research Center of Shanxi,North University of China,Taiyuan 030051,China)

机构地区：[1]中北大学仪器与电子学院,山西省自动化检测装备与系统工程技术研究中心,太原030051

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家国际科技合作项目(2014DFR70650);山西省“1331工程”重点学科建设经费资助项目。

年　　份：2020

卷　　号：20

期　　号：11

起止页码：4436-4441

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。

关 键 词：系统辨识 伺服系统 遗传算法 优化  

分 类 号：TP391.45]