机械工程学报

作者：解甜, 彭宣, 张梦哲, 王传礼, 徐壮

单位：安徽理工大学机电工程学院 淮南 232001

关键词：超磁致伸缩,多场耦合模型,磁滞非线性,参数辨识,天牛须搜索粒子群算法；

基金：安徽省高校自然科学研究(KJ2021A0469)和安徽理工大学引进人才科研启动基金(2023yjrc108)资助项目。

音圈电机与超磁致伸缩驱动器(Giant magnetostrictive actuator, GMA)同属电磁驱动，电磁兼容性好，优势互补，将二者结构嵌套融合，实现宏微集成化。如何准确描述宏微复合驱动器中微动系统超磁致伸缩材料(Giant magnetostrictive material, GMM)的磁滞非线性、建立及辨识磁滞非线性模型是提高驱动器定位精度的关键，基于经典J-A模型，综合了微驱动器内部磁、热、力等多物理场因素以及宏动磁场的影响，构建了宏微驱动器中GMA的多场耦合理论模型。针对磁滞模型中的参数辨识问题，提出采用天牛须搜索-粒子群优化(BAS-PSO)混合算法实现，该算法将粒子群中的粒子转化为天牛个体，赋予粒子天牛须搜索的能力，集合了BAS的搜索速度及PSO的精细搜索能力，并引入自适应算法更新PSO算法中的粒子群权重w，改进了全局寻优能力和局部寻优能力。通过模拟结果与实测结果的对比，验证了该算法在磁性材料磁滞特性模型研究中的有效性和实用性，为实现驱动器的高精度定位奠定基础。

来源：2025年第17期

《机械工程学报》期刊编辑部

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