BP神经网络辨识微型磁流变阻尼器：非线性特性的精确建模

本文主要探讨了基于神经网络的直线式微型磁流变阻尼器模型辨识方法。由鞠小龙、褚明和孙汉旭合作完成的研究，他们在设计了一款具有创新性的直线式微型磁流变阻尼器后，对其非线性阻尼特性进行了实验研究。磁流变阻尼器是一种利用磁场和电磁感应原理实现动态阻尼的先进技术，特别适用于需要精确控制振动或能量传输的精密机械系统。 该团队利用国家自然科学基金项目（51305039）和中央高校基本科研业务费专项资金项目（2014PTB-00-01）的支持，针对实验数据，采用Backpropagation (BP) 神经网络进行训练和学习。BP神经网络以其强大的自适应能力和广泛应用于模式识别的优势，在这个场景中被用来建立直线式微型磁流变阻尼器的正向和反向工作模型。正向模型用于预测阻尼力，反向模型则用于预测控制电流，这些都是设计高性能机械设备的关键参数。 通过对实验数据的分析，研究结果证实了经过训练和学习的BP神经网络模型在预测微型磁流变阻尼器性能上的高精度。其优点包括结构简单、收敛速度快，这意味着模型的构建和应用具有高效性和易用性。这种模型辨识技术对于优化磁流变阻尼器的设计以及提高设备整体性能具有重要意义。 关键词提炼出直线式微型磁流变阻尼器、BP神经网络以及模型辨识的核心概念，强调了这项工作的理论价值和实际应用潜力。该研究成果发表在中国科技论文在线，对于推动磁流变阻尼器技术在航空航天、精密机械和控制系统等领域的发展具有重要的学术贡献。通过将理论与实践相结合，该研究为磁流变阻尼器的工程设计和控制策略提供了强有力的支持。