摘要

高压脉冲放电破碎岩石的过程是复杂的非线性过程,存在放电时间短且破岩效果难以预测的问题。因此,建立高压脉冲破岩放电回路等效模型来描述破岩放电过程,提出基于改进的混沌灰狼优化(Gray wolf optimization, GWO)算法进行等效模型参数辨识。首先采用改进的奇异值分解算法对破碎不同岩石过程的电流进行滤波。然后通过6种标准测试函数,证明了与非线性最小二乘(Nonlinear least square, NLS)法、遗传算法(Genetic algorithm, GA)、粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法和GWO算法相比,改进的混沌GWO算法具有更好的寻优性能。最后将改进的混沌GWO算法的参数辨识结果与其他四种算法进行对比,结果验证了放电回路等效模型的准确性,也证明了该算法在辨识高压脉冲破岩放电回路等效模型时具有更快的收敛速度和更高的精度。同时,可求解出冲击波,从而能够分析高压脉冲破岩的动态过程。