基于粒子群优化和极限学习机的底盘测功机加载扭矩模型

汽车底盘测功机通过电涡流测功器产生加载扭矩模拟汽车行驶在道路上时所受到的阻力。针对电涡流测功器输出扭矩的非线性特性,提出采用极限学习机神经网络建立电涡流测功器输出扭矩模型的方法,并利用粒子群算法优化网络结构提高模型的准确性。仿真结果显示,模型的平均相对误差为1.3%。通过与BP神经网络模型相比较,极限学习机模型显示出了更高的准确性。