基于圆周割线改进型粒子群优化算法的叶片临界颤振辨识方法研究

作     者：李迺璐 尹佳敏 杨华 朱卫军 LI Nailu;YIN Jiamin;YANG Hua;ZHU Weijun

作者机构：扬州大学电气与能源动力工程学院江苏扬州225127 

基　　金：国家自然科学基金(11672261) 江苏省自然科学青年基金(BK20180891) 扬州市自然科学基金(YZ2018101) 扬州大学青蓝工程优秀青年骨干教师项目 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2021年第40卷第14期

页      码：27-34页

摘      要：针对风力机叶片在颤振风速下的临界颤振现象,创新性地结合几何圆周割线和传统粒子群优化算法,首次设计了一种圆周割线改进型粒子群优化算法,应用于叶片临界颤振系统的参数辨识。该方法利用圆周上移动点的割线距离来动态调节全局学习因子和局部学习因子,针对优化辨识提高全局搜索和局部搜索的动态平衡性,避免陷入局部最优,提高算法的整体寻优性能和优化效率。仿真试验中,将该方法与多种先进粒子群优化算法(如改进型粒子群优化(MPSO)算法、基于线性递减惯性权重的粒子群优化(LDIW-PSO)算法、基于动态学习因子的免疫粒子群优化(IPSODCLF)算法)的辨识结果相比较,结果表明该辨识方法在辨识精度、计算时间和鲁棒性方面均具有显著的优越性。

主 题 词：圆周割线改进型粒子群优化(CSM-PSO) 叶片振动 临界颤振 系统辨识 

学科分类：0711[理学-心理学类] 1002[医学-临床医学类] 07[理学] 08[工学] 081104[081104] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0801[工学-力学类] 0702[理学-物理学类] 071102[071102] 081103[081103] 

核心收录：

D　O　I：10.13465/j.cnki.jvs.2021.14.004

馆 藏 号：203104535...