基于GA-BP神经网络的气压伺服系统辨识研究

来源：机床与液压杂志2021年第6期北京时间：

作者：周挺，程华，张今朝

单位：航空工业飞机强度研究所；航空工业飞机强度研究所；航空工业飞机强度研究所

摘要：气压伺服系统控制器的优化设计依赖于准确的系统模型。针对系统的非线性问题，研究采用神经网络进行系统辨识的原理和结构；考虑传统BP算法存在局部收敛、学习速度慢的问题，采用遗传算法对神经网络的初值和权值进行优化，并采用LM算法进行网络学习，最终建立系统的神经网络辨识模型。通过仿真对比神经网络辨识结果与传统线性模型辨识结果，结果表明：基于GA-BP神经网络的辨识模型精度较高，适用于非线性系统辨识。

关键词：气压伺服系统;系统辨识;BP神经网络;遗传算法

基金资助：航空工业强度所创新基金（20170923001）