改进遗传算法提升LuGre模型参数辨识精度与效率

本文主要探讨了"基于改进遗传算法的LuGre模型参数辨识"这一主题，针对摩擦力领域中的LuGre模型进行深入研究。LuGre模型是一种广泛应用于摩擦力模拟的模型，它能够精确地描述摩擦力在静动力特性方面的行为。然而，由于其非线性和复杂性，确定模型的参数一直以来都是一个挑战。 传统的参数辨识方法可能效率低下且精度不高，尤其是在处理动态参数时。作者提出了一种创新的方法，即采用改进遗传算法来解决这个问题。遗传算法是一种模仿生物进化过程的优化技术，通过迭代搜索和交叉变异寻找最优解。改进后的遗传算法在此场景中被用于参数辨识，使得静力参数的辨识与传统方法保持一致，而动力参数的识别则更为直接，利用伺服系统的位移数据和控制力信号作为输入，将控制力作为目标值进行逼近。 这种方法的主要优势在于提高了动态参数辨识的精度，因为它可以直接处理实时的伺服系统输出数据，避免了传统方法中的间接或假设步骤。此外，改进的遗传算法还展现出较高的辨识速度和良好的鲁棒性，意味着即使在面对噪声、干扰或数据不完整的情况下，也能有效地提取出准确的参数估计。 通过对基于改进遗传算法的LuGre模型进行实际应用，参数辨识结果显示了极高的精确度，这对于摩擦力模型的实际工程应用具有重要意义，如机械设计、运动控制和机器人技术等领域。本文的工作不仅提升了摩擦力模型参数辨识的科学水平，也为相关领域的研究人员提供了一种高效且稳健的参数估计工具。