基于改進灰狼算法的宏微復合驅(qū)動器磁滯模型的參數(shù)辨識

摘要： 精確辨識磁滯模型參數(shù)是保證宏微復合驅(qū)動器位移跟蹤精度的關鍵，針對傳統(tǒng)灰狼算法（GWO）存在局部最小值和求解精度不高的缺陷，文章提出一種改進的灰狼算法（TGWO）。通過Singer混沌映射優(yōu)化了灰狼個體的初始位置，以增加種群多樣性；采用非線性收斂因子策略提高了局部開發(fā)度和全局搜索度；在種群位置迭代更新中引入動態(tài)權重更新和自適應更新策略。通過仿真和實驗表明：該算法能有效可靠地辨識宏...