[发明专利]一种基于细菌觅食的混合蜂群算法的非线性阻尼系统的参数识别方法

摘要

本发明属于非线性阻尼系统的参数识别、信号处理、群智能算法领域，具体涉及一种基于细菌觅食的混合蜂群算法的非线性阻尼系统的参数识别方法。本发明包括为减震阻尼器安装位移传感器、加速度传感器，设定激振频率，加载正弦激励载荷；设置数据采样率，通过传感器接收位移和加速度数据并进行滤波处理；初始化人工蜂群算法参数，利用细菌的趋药性产生领域解，进行局部搜索等。本发明具有实施参数少，具有参数设置简单、全局收敛讯速，鲁棒性强，识别结果精度高等的特点，针对最小二乘估计算法对非线性阻尼系统参数识别的算法过程较为复杂，识别精度不高等问题能够较为充分的解决非线性阻尼系统的参数识别速度和精度的问题。

主权项

1.一种基于细菌觅食的混合蜂群算法的非线性阻尼系统的参数识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)为减震阻尼器安装位移传感器、加速度传感器，设定激振频率，加载正弦激励载荷；(2)设置数据采样率，通过传感器接收位移和加速度数据并进行滤波处理；(3)初始化人工蜂群算法参数，利用细菌的趋药性产生领域解，进行局部搜索；设细菌的总数为S_n，每个细菌的位置代表问题的一个可能解，表示为D维空间中的一个向量符号x_i(j)表示第i个细菌经过第j次趋药行为后的位置，下一次趋药性步骤之后，所处的位置表示为：其中C(i)为正常数，表示细菌i向前每次游动的步长单位；则表示细菌翻滚后随机选中的另一个前进方向；邻近解产生公式替换为V_i＝X_i+Δ_i其中的参数MD为一个不大于维数D的正整数,代表每一步可同时在MD个维数上改变其坐标值，其中MD的数值取为MD＝[0.1*D]，符号[]在此表示取整，{j₁,...,j_MD}为一个有MD个值的集合,其中的每一项值j_d∈J为从[1,D]范围产生的随机维数序号,且相互间不重复；k∈{1,2,...,ne}为随机产生的索引值,且必须满足k≠i,ne为食物源的总数；(4)使用Boltzmann概率替换轮盘赌概率，并控制蜜蜂的搜索速度；(5)读取位移，加速度值，并得到速度值，计算搜索的解的适应度值，当算法达到迭代次数则退出；计算搜索的解的适应度值，根据得到的识别方程，获得相干系数：其中ε代表最小二乘估计的残差向量，相干系数ρ是滑移极限ys的函数,即ρ²＝(ys)，引入适应度值：fit＝‑1/lnG(ys)其中：作为判定识别参数是否已经达到识别要求的适应度函数值；(6)当蜜蜂搜索达到局部搜索的次数限制时，保存当前解，并进入混沌搜索状态，当在规定混沌搜索次数范围内混沌搜索结果好于当前解时，更新当前解，否则当前解列入禁忌列表，重新初始化蜜蜂，进入下一轮搜索；(7)当搜索达到终止条件时，输出参数识别结果，并通过识别结果拟合运动方程曲线,算法结束，卸载正弦载荷。