磁流变阻尼器boucwen模型参数用遗传算法辨别的matlab代码
时间: 2023-11-03 13:05:42 浏览: 86
磁流变阻尼器Bouc-Wen模型的参数可以使用遗传算法进行辨识,以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 遗传算法辨识磁流变阻尼器Bouc-Wen模型参数
% 目标函数:最小化实验数据与模型数据之间的误差平方和
% 定义目标函数
function [error, Fs] = MRD_BoucWen_GA(x, data)
% 输入参数:
% x(1)-x(4):Bouc-Wen模型参数
% x(5):非线性指数n
% x(6):阻尼系数gamma
% x(7):柔度力Fc
% data:实验数据,包括位移和力
% 计算模型数据
nData = length(data);
Fs = zeros(nData, 1);
for i = 1:nData
Fs(i) = MRD_BoucWen(x(1), x(2), x(3), x(4), x(5), x(6), data(i,1), x(7));
end
% 计算误差平方和
error = sum((Fs - data(:,2)).^2);
end
% 定义GA参数
nVar = 7; % 变量个数
lb = [-100, -100, -100, -100, 0, 0, 0]; % 变量下界
ub = [100, 100, 100, 100, 10, 10, 100]; % 变量上界
options = gaoptimset('PopulationSize', 50, 'Generations', 100, 'EliteCount', 5, 'TolFun', 1e-6);
% 运行GA算法
data = load('experimental_data.mat'); % 加载实验数据
x = ga(@(x) MRD_BoucWen_GA(x, data), nVar, [], [], [], [], lb, ub, [], options);
```
上述代码中,定义了目标函数`MRD_BoucWen_GA`用于计算实验数据与模型数据之间的误差平方和。然后,使用MATLAB内置的遗传算法`ga`进行参数辨识,其中`nVar`表示变量个数,`lb`和`ub`分别表示变量的下界和上界,`options`为算法参数。最终得到辨识出的参数`x`。在这里,我们假设实验数据已经保存在一个.mat文件中,可以使用`load`函数进行加载。