基于果蝇优化的压电执行器迟滞非线性神经网络建模

摘要

本文针对压电陶瓷执行器的迟滞非线性问题,以实验数据为基础,采用双线性插值法建立离散化Preisach模型.为进一步提高建模精度,提出一种神经网络Preisach模型,并利用果蝇算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)优化BP神经网络的权值和阈值,避免其陷入局部最优解的风险,显著提高了BP网络寻优的准确性.对比采用双线性插值法建立的离散Preisach模型发现,经优化后的BP神经网络寻优效率和预测精度显著提高.实验结果表明,通过果蝇算法优化BP神经网络来对迟滞非线性位移进行预测建模是正确有效的,为压电陶瓷驱动器静态迟滞建模提供了一种新思路.