基于改进免疫算法和Elman神经网络的超声马达速度辨识与控制.pdf

本文主要探讨了基于改进的免疫算法和Elman神经网络在超声马达速度辨识与控制中的应用。改进的人工免疫算法（Improved Artificial Immune Algorithm, IAIA）引入了动态阈值机制，以提高收敛速度并防止早熟收敛，这是相对于传统遗传算法和实值编码人工免疫算法的主要优势。 作者提出了一种新的动态阈值免疫算法。这种算法通过动态调整阈值来优化搜索过程，从而在保证算法全局探索能力的同时，提高了局部搜索效率。数值实验表明，改进后的算法在收敛速度和防止早熟收敛方面表现优越。 接下来，该算法被应用于训练修改后的Elman神经网络的结构、权重、上下文单元的初始输入以及自反馈系数。Elman神经网络是一种具有记忆功能的递归神经网络，能够处理时间序列数据，对于非线性系统的识别和控制尤其适用。 然后，作者构建了一个基于该算法的新颖辨识器和控制器。以超声马达（Ultrasonic Motor, USM）的模拟动态系统为例，展示了该方法在高度非线性系统中的应用。超声马达是一种利用超声振动来实现旋转或直线运动的设备，其速度控制是关键的技术挑战。 通过数值仿真，新型辨识器和控制器在超声马达速度控制中表现出高精度的收敛性能，并且对外部噪声具有良好的鲁棒性。这意味着即使在有干扰的情况下，也能准确地识别马达速度并进行有效控制。 关键词包括：动态阈值、人工免疫算法、Elman网络、超声马达、系统辨识和控制。这些关键词揭示了研究的核心技术和应用领域。 总结来说，这项工作为超声马达的控制提供了一种创新方法，通过结合改进的免疫算法和Elman神经网络，实现了高效的速度辨识和控制。这不仅提高了控制系统的精度，还增强了其对不确定性和干扰的适应能力，为未来超声马达控制技术的发展提供了新思路。