【摘 要】
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MSMA传感器是一种将机械力信号转化为感应电压信号的新型传感器，为了更好地实现MSMA传感器的应用，需要对其进行建模研究。由于传感器输入和输出之间呈现非线性关系，会增加建模的复杂性，并且需要辨识的未知参数较多。采用机理法结合电磁学理论建立了MSMA传感器的数学模型，并采用改进的粒子群算法对MSMA传感器数学模型的未知参数进行辨识。在辨识过程中，引入调节系数，对粒子的权重和最大速度进行动态调整，加快
【基金项目】
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国家自然科学基金（51377110）； 辽宁省科学技术基金（20170540774）资助项目；
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MSMA传感器是一种将机械力信号转化为感应电压信号的新型传感器，为了更好地实现MSMA传感器的应用，需要对其进行建模研究。由于传感器输入和输出之间呈现非线性关系，会增加建模的复杂性，并且需要辨识的未知参数较多。采用机理法结合电磁学理论建立了MSMA传感器的数学模型，并采用改进的粒子群算法对MSMA传感器数学模型的未知参数进行辨识。在辨识过程中，引入调节系数，对粒子的权重和最大速度进行动态调整，加快了算法的收敛速度，对社会学习因子进行改进，增强了算法的全局搜索能力。最后，将传感器数学模型计算的感应电压值与试验得到的感应电压值对比，验证了模型的正确性，也表明了该算法可以有效解决MSMA传感器数学模型的辨识问题。
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