磁流变阻尼器的神经网络辨识

简介

由于磁流变液的机理尚未清晰，故以其作为介质的磁流变阻尼器具有未知的非线性特性。鉴于人工神经网络具有万能逼近能力，该文应用神经网络技术研究磁流变阻尼器的模型辨识问题。首先利用BP神经网络在对磁流变阻尼器的正模型进行建模，在此基础上，利用递归神经网络对磁流变阻尼器的逆模型进行辨识。仿真结果表明，神经网络可以准确地对磁流变阻尼器模型进行建模，并且逆模型的神经网络模型可以用于振动抑制。