摘要：针对经典遗传算法在复杂空间上局部搜索能力较弱,易过早陷入未成熟收敛,并在接近最优解时,由于优化压力较小导致搜索效率低等问题,在传统遗传算法群体进化中引入拉马克学习机制,构造基于拉马克学习机制的局部搜索算子,建立起混合遗传算法模型。两种算法相互融合,使学习的优势得到发挥,提高局部深度搜索能力并加快了全局收敛速度。将其应用于连采机减速器试验模态参数识别中,结果证明了混合遗传算法的有效性和准确性。

关键词：减速器 遗传算法 试验模态 参数识别 拉马克学习 

单位：太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室 太原030024 太原理工大学机械电子工程研究所 太原030024