genetic algorithm optimierung eines 2 Massenschwingers

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hillo123

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Verfasst am: 23.12.2015, 11:49 Titel: genetic algorithm optimierung eines 2 Massenschwingers

Hallo liebe Gemeinde,

ich habe hier einen Matlab Code mit dem ich die Simulation an das Experiment anpassen möchte, dazu habe ich die Zustandsraumdarstellung mit einer zufälligen Ströung überlagert um so die Experimentellen Daten zu simulieren (sys_e).
Dann habe ich für die Dämfungen und Steifigkeiten einen beliebigen Parameter eingefügt und das Zustandsraummodell generiert.

Wenn ich auf ausführen klicke kommt jedoch folgende Fehlermeldung

Function definitions are not permitted in this context.

was habe ich denn falsch gemacht??

Code:

f = 0:0.1:50; %Frequenzvektor

%% Systemgleichungen 2-Massenschwinger
m1 = 1;
m2 = 8;
b1 = 4.68;
b2 = 3.34;
k1 = 1.34e4;
k2 = 4.78e4;
dof=2; %Anzahl der Freiheitsgrade
Mm = [m1,0;0,m2]; %Massenmatrix
Bm = [b1,-b1;-b1,b1+b2]; %Daempfungsmatrix
Km = [k1,-k1;-k1,k1+k2]; %Steifigkeitsmatrix
Am = [zeros(dof), eye(dof); -Mm\Km, -Mm\Bm]; %Systemmatrix
Bm = [zeros(dof); inv(Mm)]; %Eingangsmatrix
Cm = [eye(dof),zeros(dof)]; %Ausgangsmatrix
Dm = zeros(dof); %Durchgangsmatrix

sys_e = ss(Am,Bm,Cm,Dm);

%%%%%%%%%%%%%% Simulation von Messdaten durch Rauschueberlagerung
sys_e = sys_e+[random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501),random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501);
random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501),random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501)];

%% Identifikation
% Frequenzgewichtung
WeightFrequency=4

% Optionen
optimoptions.NumberOfVars = 4; %Anzahl Parameter
optimoptions.LowerBound = [3e3, 10e3, 0, 0]; %Untergrenze Parameter
optimoptions.UpperBound = [3e5, 10e5, 10, 10]; %Obergrenzen Parameter
optimoptions.InitialPopulation = [6e4, 10e4, 1, 1]; %Startwerte
optimoptions.Generations = 50; %Anzahl Generationen
optimoptions.PopulationSize = 75; %Populationsgroesse
optimoptions.TolFun = 1e-9; %Abbruchtoleranz
optimoptions.WeightFrequency = WeightFrequency;
optimoptions.MaxFrequency = 50; %Max.Ident.frequenz
optimoptions.WeightExitation = [1 1]; %Alle Eingaenge
optimoptions.WeightResponse = [1 1]; %Alle Ausgaenge
%Identifikationsaufruf
[opt, fitness] = globalgreyest(sys_e , @redssopt , optimoptions);

% Funktion zur Parametrisierung der Systemgleichungen:

function sys = redssopt(par)
%Akzeptiert als Eingabe einen Parametervektor und gibt das
%Zustandsraummodell unter Verwendung des Parametervektors aus.
m1 = 1; %m = konstant
m2 = 8;
dof = 2; %Freiheitsgrade
M1 = [m1,0;0,m2]; %Massenmatrix
B1 = [par(3), -par(3); -par(3), par(3)+par(4)]; %Daempfungsmatrix
K1 = [par(1), -par(1); -par(1), par(1)+par(2)]; %Steifigkeitsmatrix
A1 = [zeros(dof), eye(dof); -M1\K1, -M1\B1]; %Systemmatrix
B1 = [zeros(dof);inv(M1)]; %Eingangsmatrix
C1 = [eye(dof),zeros(dof)]; %Ausgangsmatrix
D1 = zeros(dof); %Durchgangsmatrix
%Zustandsraumdarstellung mit identifizierten Parametern

sys = ss(A1,B1,C1,D1);
end

Funktion ohne Link?

Grüße

hillo

Friidayy

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Verfasst am: 23.12.2015, 15:28 Titel:

Hallo Hilo,

was genau macht die Funktion globalgreyest? Ist das deine Zielfunktion? Wie ist sie definiert, welche Größe möchtest du gerne minimieren/maximieren?

Harald

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Verfasst am: 23.12.2015, 17:48 Titel:

Hallo,

die Fehlermeldung bedeutet, dass die Funktion in einer eigenen Datei und am besten unter dem Funktionsnamen abgespeichert werden muss.

Grüße,
Harald

hillo

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Verfasst am: 28.12.2015, 20:01 Titel:

Guten Abend liebe Gemeine,

sorry für die späte Antwort.

die Funktion globalgreyest ruft den in Matlab genetischen Algorithmus aus der Toolbox auf und hat als Eingangsgrößen

sys_e:

gemessene Übertragungsfunktionsmatrix mit n Ausgängen, m Eingängen und k Frequenzstützstellen der Dimension (n × m × k) (Referenzdaten-
setz).

@redssopt:

functionhandle auf eine externe function, die gemäß der Gleichung der Zustandsraumdarstellung einen Pa-
rametervektor akzeptiert und ein Zustandsraummodell dieses Parameter-
vektors erstellt.

das heißt, dass die Parameter aus der Matrix B1 und K1 variabel gehalten sind also mit Par(1), Par(2) ... versehen werden und Par ist der Parametervektor der berechnet werden soll

optimoptions:

Optionenarray, das verschiedenste Einstellungen und Rahmenbedinun-
gen des Problems enthält.

Wird das Array hierzu automatisch erstellt, wenn ich zum Beispiel optimoptions.NumberOfVars = 4 sagen??

Ausgaben sind

opt:

optimaler Parametervektor

fitness:

Zielfunktionswert des optimalen Parametersatzes

Achso, wie speichere ich denn so eine Funktion in einer Datei ab??

viele Grüße und einen guten Rutsch Smile

hillo

Harald

Forum-Meister


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Verfasst am: 28.12.2015, 21:45 Titel:

Hallo,

Zitat:

Achso, wie speichere ich denn so eine Funktion in einer Datei ab??

Im Command Window folgendes eingeben:

Code:

edit redssopt

Funktion ohne Link?

In das dann auftauchende, wohl leere Editor-Fenster die Funktion kopieren, und speichern.

Grüße,
Harald

hillo

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Verfasst am: 15.01.2016, 16:30 Titel:

Hallo Harald,

vielen Dank dieser Tipp hat mich ein großen Schritt weiter gebracht.

leider konnte ich den Algorithmus immer noch nicht ausführen.
Matlab zeigt folgende Fehlermeldungen an.

Wenn ich meinen Code ausführe, kommt folgende Fehlermeldung:

Attempt to execute SCRIPT Zweimassenschwinger as a function:
M:\Matlab Lager\Zweimassenschwinger\Zweimassenschwinger.m

Error in Zweimassenschwinger (line 47)
[opt, fitness] = Zweimassenschwinger(sysmfrd , @redssopt , optimoptions);

soll ich diesen Code als Funktion schreiben?

und wenn ich die Funktion redssopt ausführe kommt:

Error using redssopt (line 12)
Not enough input arguments.

Mein Code ist:

Code:

f = 0:0.1:50; %Frequenzvektor

%% Systemgleichungen 2-Massenschwinger
m1 = 1;
m2 = 8;
b1 = 4.68;
b2 = 3.34;
k1 = 1.34e4;
k2 = 4.78e4;
dof=2; %Anzahl der Freiheitsgrade
Mm = [m1,0;0,m2]; %Massenmatrix
Bm = [b1,-b1;-b1,b1+b2]; %Daempfungsmatrix
Km = [k1,-k1;-k1,k1+k2]; %Steifigkeitsmatrix
Am = [zeros(dof), eye(dof); -Mm\Km, -Mm\Bm]; %Systemmatrix
Bm = [zeros(dof); inv(Mm)]; %Eingangsmatrix
Cm = [eye(dof),zeros(dof)]; %Ausgangsmatrix
Dm = zeros(dof); %Durchgangsmatrix
sysm = ss(Am,Bm,Cm,Dm)
sysmfrd = frd(sysm ,f*2*pi);
%Simulation von Messdaten durch Rauschueberlagerung
sysmfrd.ResponseData = sysmfrd.ResponseData + ...
[random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501),random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501);
random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501),random('normal',1e-5,2e-6,1,1,501)];

%% Identifikation
% Frequenzgewichtung
dum = frd(ss(1),f*2*pi)*ones(2,2);
WeightFrequency = abs(dum.ResponseData); %konstante Gewichtung
% Optionen
optimoptions.NumberOfVars = 4; %Anzahl Parameter
optimoptions.LowerBound = [3e3, 10e3, 0, 0]; %Untergrenze Parameter
optimoptions.UpperBound = [3e5, 10e5, 10, 10]; %Obergrenzen Parameter
optimoptions.InitialPopulation = [6e4, 10e4, 1, 1]; %Startwerte
optimoptions.Generations = 50; %Anzahl Generationen
optimoptions.PopulationSize = 75; %Populationsgroesse
optimoptions.TolFun = 1e-9; %Abbruchtoleranz
optimoptions.WeightFrequency = WeightFrequency;
optimoptions.MaxFrequency = 50; %Max.Ident.frequenz
optimoptions.WeightExitation = [1 1]; %Alle Eingaenge
optimoptions.WeightResponse = [1 1]; %Alle Ausgaenge
%Identifikationsaufruf
[opt, fitness] = Zweimassenschwinger(sysmfrd , @redssopt , optimoptions);
%grafische Darstellung
figure;
bode(redssopt(opt),sysmfrd ,{1,50*2*pi});
legend('Identifiziertes Modell','Messwerte')

Funktion ohne Link?

Der Code für die externe Funktion

Code:

% Funktion zur Parametrisierung der Systemgleichungen:

function sys = redssopt(par)
%Akzeptiert als Eingabe einen Parametervektor und gibt das
%Zustandsraummodell unter Verwendung des Parametervektors aus.
m1 = 1; %m = konstant
m2 = 8;
dof = 2; %Freiheitsgrade
M1 = [m1,0;0,m2]; %Massenmatrix
B1 = [par(3), -par(3); -par(3), par(3)+par(4)]; %Daempfungsmatrix
K1 = [par(1), -par(1); -par(1), par(1)+par(2)]; %Steifigkeitsmatrix
A1 = [zeros(dof), eye(dof); -M1.\K1, -M1.\B1]; %Systemmatrix
B1 = [zeros(dof);inv(M1)]; %Eingangsmatrix
C1 = [eye(dof),zeros(dof)]; %Ausgangsmatrix
D1 = zeros(dof); %Durchgangsmatrix
%Zustandsraumdarstellung mit identifizierten Parametern

sys = ss(A1,B1,C1,D1);
end

Funktion ohne Link?

liebe Grüße

hillo


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