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    遗传算法工具箱识别(GA)Bouc-Wen模型参数辨识-识别(共4页).docx

    • 资源ID:8938663       资源大小:128.38KB        全文页数:4页
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    遗传算法工具箱识别(GA)Bouc-Wen模型参数辨识-识别(共4页).docx

    精选优质文档-倾情为你奉上Bouc-Wen模型因数字处理方便简单而得到较为广泛的应用,力可以表示为:                                                                                                                  利用遗传算法工具箱(GA)对Bouc-Wen模型进行参数识别。实验数据来源于对磁流变阻尼器(MR damper)进行性能测试,试验获得的数据包括力F,位移x,采用频率已知,速度和加速度可以由位移求导得出。参数识别出现程序如下:(文件名:Copy_0_of_BoucWen)function j=myfung(x)y0=0;yy=y0;tspan='s='v='Ft='rr=max(size(s);%计算数据个数                i=1;                 while (i<rr)&(isnan(y0(1,1)&(max(abs(y0)>1e5)%判断是否出现奇异点,具体忘了。                  t y=ode45(uubird,tspan(i),tspan(i+1),y0,v(i),x);%参考论坛的                   y0=y(end,:);                   yy=yy;y0;                   i=i+1;                   kk=max(size(y);                   if kk>150     %微分方程计算,停止是有条件的(具体没去研究),这边设置150次,不管有没有收敛,都停止,不然整个程序运行的实际太久,你也可以改成其他的,慢慢研究                       break;                   end                 end                 if  (i=rr)&(isnan(yy(1,1)=1%判断是否出现奇异点(就是NAN),如果没有出现,就是正常的                       F=x(:,4)*yy(:,1)+x(:,5)*(s-ones(size(s)*x(:,6)+x(:,7)*v;%x(:,4)代表alpha 5代表k0,6代表s0   7代表c0    位移s就是公式中的x                       j=sum(F-Ft).*(F-Ft);                       i=i+1;                                    else  i<(rr-1)%出现奇异点()                       j=1e10;%因为出现奇异值,所以随便给一个目标函数值(这个要足够大),目的是排除这组优化值(也就是这个种群不要)                       i=rr;                             endfunction dy=uubird(t,y,v,x)dy=-x(:,1)*abs(v)*y*abs(y)-x(:,2)*(v)*y2+x(:,3)*v;% 1r 2beita 3A  取n=2运行结果拟合效果对比程序(文件名BoucWenjianyan247):clccleardatasorce=load('247-0.txt');II=1;a=2000;b=3000;                                          %为了拟合。datasorce=datasorce(a:b,:);%去一个周期进行对比s=datasorce(:,1)*0.7857-0.;%位移换算(你不用管)Ft=datasorce(:,4)*1000/3.44;     %力换算sa=(max(s)-min(s)/2-max(s);s=s+sa;sFt=(max(Ft)-min(Ft)/2-max(Ft);Ft=Ft+sFt;for i=1:(b-a+1)    A(i)=i*0.001;endT=A'p=polyfit(T,s(:),10);%拟合,用于求解y10=polyval(p,T);syms xy= p(1)*x10 + p(2)*x9 +p(3)*x8 + p(4)*x7 + p(5)*x6 + p(6)*x5 + p(7)*x4 + p(8)*x3 +p(9)*x2 + p(10)*x +p(11);f=diff(y);ac=diff(y,2);for i=1:(b-a+1)x=i*0.001;v(i)=eval(f);acc(i)=eval(ac);vm(i)=(v(i)*v(i)-s(i)*acc(i)0.5;I(i)=0;endv=v'T=T'y0=0;yy=y0;rr=max(size(s);tspan=0:0.001:(rr-1)*0.001;i=1;x=0.764        -0.7651        2.291        3.108        4.994        2.        3.002;%参数识别出出来的结果  while (i<rr)t y=ode45(uubird,tspan(i),tspan(i+1),y0,v(i),x);y0=y(end,:);yy=yy;y0;i=i+1;endF=x(:,4)*yy(:,1)+x(:,5)*(s-ones(size(s)*x(:,6)+x(:,7)*v;%4alpha 5k0 6x0 7c0s=s(100:2:800,:);v=v(100:2:800,:);F=F(100:2:800,:);Ft=Ft(100:2:800,:);figure(1),plot(v,Ft,'k',v,F,'r-'),hold onfigure(2),plot(s,Ft,'k',s,F,'r-'),hold on实线是试验测得的结果。attach/attachattach/attachattach/attach如果觉得效果不够好,可以增加迭代次数。专心-专注-专业

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