附件C：譯文

在具有柔性荷載的液壓伺服系統(tǒng)系統(tǒng)識別中微分演變的使用

摘要
電動液壓伺服系統(tǒng)（EHSS)通常用于工業(yè)。這種系統(tǒng)本質(zhì)上是非線性的并且它們的動力方程具有幾個未知數(shù)。一種最有可能新穎的演化算法用于解決全局優(yōu)化問題是微分演化（DE）算法。DE算法是用約束變數(shù)極限控制非直線型限制函數(shù)達(dá)到求出帶有柔性荷載液壓伺服系統(tǒng)的未知參數(shù)的最優(yōu)解。DE算法能快速的收斂并且不考慮這些參數(shù)的初始條件都能精確解析。為了核對選定的未知參數(shù)準(zhǔn)確性做了若干的試驗(yàn)。這些結(jié)果表明在有關(guān)模擬仿真和計算值之間非常吻合。
關(guān)鍵詞：微分演化；系統(tǒng)識別；伺服系統(tǒng)液壓系統(tǒng)；柔性荷載
文章目錄
1 前言
電動液壓的伺服系統(tǒng)（EHSS）用于工業(yè)，在廣泛地脈碼調(diào)制數(shù)中使用。由于液壓具有很大的功率比，能夠精確控制和能夠產(chǎn)生很大的壓力，所以普遍使用。該液壓系統(tǒng)無論怎樣非線性的；它都可以通過控制輸入飽和度、閥門方向變化、摩擦、閥門疊開角實(shí)現(xiàn)非流暢的；非線性的特性。 除了液壓動力的非線性的原始狀態(tài)以外,還存在許多值得考慮的不確定因素，例如外界干擾和不能完全作模型用的損失。此外，這些記錄不確定度的非線性的函數(shù)不能計算出來。涉及連續(xù)不斷的區(qū)間的全局優(yōu)化問題遍及科學(xué)界是同時普遍存在的。通常，這樣的解決方法是將選擇與系統(tǒng)參數(shù)有關(guān)的確定的特征參數(shù)最優(yōu)化。為了方便起見，這種系統(tǒng)參數(shù)通常被畫成一矢量。這標(biāo)準(zhǔn)方法從設(shè)計目標(biāo)函數(shù)開始同時合并一些約束約束構(gòu)造問題的目標(biāo)函數(shù)求解最優(yōu)化問題。這個分析僅僅使用目標(biāo)函數(shù)集中于求最佳參數(shù)。大多數(shù)情況下，目標(biāo)函數(shù)定義求解最優(yōu)化問題為求最小值問題。為此，以下試驗(yàn)只限于最小化問題。在這樣的問題上，該目標(biāo)函數(shù)更多稱為“cost”函數(shù)。 當(dāng)cost函數(shù)是非線性的并且不可微分的時，在參數(shù)參量矢量中心直接搜索法會產(chǎn)生偏差。產(chǎn)生偏差，必須決定重新推導(dǎo)數(shù)據(jù)。為了得到這個結(jié)果直接搜索法大多數(shù)使用所謂的貪婪算法。在該種貪婪算法之下，只有在簡化cost函數(shù)的時候一種新的參數(shù)