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![基于并行遺傳算法的低壓管路瞬態(tài)模型參數(shù)辨識研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/17/03960f36-b3a8-4a9f-b613-de3039b91cb2/03960f36-b3a8-4a9f-b613-de3039b91cb21.gif)
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文檔簡介
1、液壓系統(tǒng)工作過程中,泵的突然斷電或者閥門的突然關閉將在管路中引起壓力脈動,低壓管路中的壓力脈動過程往往伴隨氣泡和氣穴的產生及破滅。氣泡和氣穴的產生不僅會嚴重影響液壓泵和液壓系統(tǒng)的性能,而且會對壓力脈動產生很大的影響。合理地預測伴隨氣泡和氣穴的低壓液壓管路中瞬態(tài)壓力脈動,對于正確分析和合理設計液壓泵和液壓管路系統(tǒng)是十分重要的。由于遺傳算法存在搜索效率低、對于復雜優(yōu)化問題尋優(yōu)時間長等不足,為了合理預測伴隨氣泡和氣穴的低壓液壓管路瞬態(tài)壓力脈動
2、過程,并對模型中參數(shù)進行準確和高效地辨識,本文提出了用并行遺傳算法對低壓液壓管路瞬態(tài)壓力脈動模型進行參數(shù)辨識的新方法。本文給出了低壓液壓管路瞬態(tài)壓力脈動數(shù)學模型和摩擦力項數(shù)學模型,建立了氣泡體積和氣穴體積變化數(shù)學模型,確定了辨識參數(shù),即液壓油中初始氣泡氣體、氣體析出時間常數(shù)和氣體溶解時間常數(shù)?;诰钟蚓W和Windows/MATLAB,建立了并行軟硬件計算平臺,實現(xiàn)了MATLAB多機通訊。構造了基于最小二乘法的適應度函數(shù),結合Distri
3、buted Computing Toolbox(DCT)、Genetic Algorithms and Direct Research (GADS)和Simulink,實現(xiàn)了適應度函數(shù)在PC機群上的同步并行計算,從而實現(xiàn)了基于MATLAB的并行遺傳算法。采用并行遺傳算法,對低壓液壓管路瞬態(tài)壓力脈動數(shù)學模型進行了的參數(shù)辨識,得到了參數(shù)辨識后的低壓液壓管路瞬態(tài)壓力脈動數(shù)學模型。通過實驗研究,得到了實驗壓力脈動曲線和實驗氣泡、氣穴現(xiàn)象攝像數(shù)據
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