改进PSO优化模糊神经网络的直齿锥齿轮混沌控制

田亚平, 卢杭, 孟佳东, 刘梦青

兰州交通大学学报 ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (03) : 80-89.

改进PSO优化模糊神经网络的直齿锥齿轮混沌控制

  • 田亚平, 卢杭, 孟佳东, 刘梦青
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摘要

为研究7自由度直齿锥轮传动系统的混沌运动的控制问题,采用集中质量法建立齿轮系统的动力学模型,采用Runge-Kutta法数值求解获得了参数区间内的周期运动向混沌运动转迁规律。针对特定参数区域的混沌运动,以系统Poincaré截面上点的欧式距离作为输入,系统的可控参数的扰动量作为模糊神经网络的输出,构建模糊神经网络控制器。为解决粒子群算法容易陷入局部最优、收敛性差等问题,提出参数自适应和基于动态重心迁移的自适应Lévy飞行改进机制协同的粒子群算法,实现了模糊神经网络控制器的参数优化和快速收敛,从而避免了控制器参数的盲目性。数值仿真表明,该控制策略使相轨迹稳定至周期运动,该法为锥齿轮传动系统的非线性振动控制提供了具有普适性的方案。

关键词

锥齿轮传动系统 / 混沌控制 / 模糊神经网络 / 粒子群算法

中图分类号

TH132.41 / TP183

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田亚平, 卢杭, 孟佳东, 刘梦青. 改进PSO优化模糊神经网络的直齿锥齿轮混沌控制. 兰州交通大学学报. 2025, 44(03): 80-89

基金

国家自然科学基金(12062008); 甘肃省自然科学基金(21JR7RA316,20YF8WA043); 四川省通用航空器维修工程技术研究中心资助课题(GAMRC2023YB05)

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