【参数辨识】基于粒子群算法PSO表征阻抗分析仪测量压电材料参数附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

压电材料因其独特的正、逆压电效应,在传感器、驱动器、能量收集器等领域有着广泛应用。准确获取压电材料的参数是评估其性能和优化器件设计的关键。阻抗分析仪能够测量压电材料的阻抗特性,但从测量数据中精确辨识材料参数具有一定难度。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作为一种高效的智能优化算法,为解决该问题提供了有效途径。本文将深入研究基于 PSO 算法利用阻抗分析仪测量数据进行压电材料参数辨识的方法。

一、压电材料参数与阻抗分析仪测量原理

(一)压电材料关键参数

压电材料的关键参数包括弹性常数、压电常数和介电常数等 。弹性常数描述了材料在机械应力作用下的弹性形变特性,影响着压电材料的振动频率和模式;压电常数表征了材料的机电耦合能力,反映了机械能与电能之间的转换效率;介电常数则体现了材料存储电荷的能力,与材料的电学性能密切相关。这些参数相互关联,共同决定了压电材料的性能,准确辨识这些参数对于理解和优化压电材料的应用至关重要 。

(二)阻抗分析仪测量原理

阻抗分析仪通过向压电材料施加不同频率的交流激励信号,测量材料在该激励下的电压和电流响应,进而计算出材料的阻抗值 。在测量过程中,随着激励信号频率的变化,压电材料会呈现出不同的阻抗特性,其阻抗 - 频率曲线包含了丰富的材料参数信息 。例如,在共振频率附近,压电材料的阻抗会出现显著变化,通过分析这些变化特征,可以反推材料的相关参数。然而,由于测量数据受到噪声干扰以及压电材料本构关系的复杂性,直接从测量数据中提取准确的材料参数并非易事 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

flag=0; %停止程序标志

oldbestval=0; %记录旧的适应度值

samecounter=0; %记录得到相同适应度值的迭代次数

iteration = 0; %迭代次数

MaxIter =128; %最大迭代次数

PopSize=96; %种群大小 (加大)

c1 = 0.85; %学习因子原0.65

c2 = 0.85; %学习因子 加

w=0.65; %惯性因子原0.75 降

%k=0.729; %收敛因子

%粒子的坐标范围:数1 数2 数3 数4 数5 数6

%Bound=[1.6668 7.2228;0.0240 0.104; 0.1806 0.7826; -0.0039 -0.01677; 2.0778 9.0038 ; 0.0066 0.0286] %30%

%Bound=[5.0004 6.1116;0.072 0.088;0.5418 0.6622;-0.01161 -0.01419;6.2334 7.6186;0.0198 0.0242]%10%

Bound=[4.4448 6.6672;0.064 0.096;0.4816 0.7224;-0.0

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统(BMS)SOC/SOH估算(粒子滤波/卡尔曼滤波)、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进(扰动观察法/电导增量法)
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值