遗传算法的静态摩擦参数辨识

资 源 简 介

遗传算法的静态摩擦参数辨识

详 情 说 明

静态摩擦参数辨识是机械系统建模中的关键环节，而遗传算法为解决这类非线性优化问题提供了有效途径。在Matlab6.5环境下实现时，该方案通过模拟生物进化机制来逼近最优参数解。

核心思路是将摩擦参数（如库伦摩擦系数、静摩擦阈值）编码为染色体种群，采用经典的轮盘赌选择策略配合自适应交叉变异算子。适应度函数通常设计为实际测量扭矩与模型预测扭矩的残差平方和，通过多代进化逐步降低该指标。

实现过程中需特别注意参数范围的合理设定，避免早熟收敛。对于静态摩擦这种存在显著非线性特性的系统，遗传算法的全局搜索能力相比传统最小二乘法更具优势。Matlab6.5虽然版本较旧，但其遗传算法工具箱已包含基本的选择、交叉、变异操作，适合教学演示和小规模参数辨识。