Preisach迟滞模型分类排序法的神经网络实现

针对非线性系统的迟滞特性开展建模研究,提出了一种Preisach模型分类排序法的神经网络实现方法,据此对压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞非线性进行建模. 兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,建立BP神经网络求取收缩函数,避免了插值法求收缩函数值带来的插值误差. 实验结果表明,神经网络分类排序实现方法有效提高了Preisach模型的精度,减小了模型的误差.     

基于Preisach逆模型的压电陶瓷执行器迟滞补偿控制

为解决迟滞非线性对压电陶瓷执行器的影响,提出了基于Preisach逆补偿的闭环控制策略,利用考虑了擦除特性的分类排序方法实现了迟滞的Preisach逆模型,通过Preisach逆模型串联补偿降低迟滞作用的影响,并在逆模型前串联PI控制器,通过闭环控制抑制未能完全补偿的迟滞非线性,进而提高系统的控制精度,平均绝对误差下降到0.025μm.实验表明,基于Preisach逆补偿的迟滞补偿控制策略具有良好的控制性能.     

微纳米压电陶瓷驱动器的迟滞特性建模

为了高精度地测量微纳米压电陶瓷的驱动特性,研究了一种基于最优模板尺寸的改进图像块匹配位移测量算法;结合Preisach模型,建立了压电陶瓷驱动器迟滞特性模型.首先,研究了不同模板尺寸对位移测量精度的影响,得到了基于标准模板的最优模板尺寸;然后,介绍了Preisach模型用于压电陶瓷驱动器迟滞建模的原理;最后,使用纳米平台系统验证了改进的亚像素模板匹配算法和迟滞特性建模方法的有效性和准确性.     

微纳米压电陶瓷驱动器的迟滞特性建模

为了高精度地测量微纳米压电陶瓷的驱动特性,研究了一种基于最优模板尺寸的改进图像块匹配位移测量算法;结合Preisach模型,建立了压电陶瓷驱动器迟滞特性模型.首先,研究了不同模板尺寸对位移测量精度的影响,得到了基于标准模板的最优模板尺寸;然后,介绍了Preisach模型用于压电陶瓷驱动器迟滞建模的原理;最后,使用纳米平台系统验证了改进的亚像素模板匹配算法和迟滞特性建模方法的有效性和准确性.     

基于不对称指数函数迟滞逆算子的压电陶瓷 执行器动态Preisach迟滞逆模型

迟滞非线性严重影响了压电陶瓷执行器纳米定位系统的定位精度,为补偿它的不良影响,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器迟滞非线性的逆模型研究. 根据不对称指数函数迟滞算子构造动态Preisach逆模型,利用神经网络完成辨识. 运用若干组实验数据检验此逆模型的有效性,结果表明,加入历史输入位移值得到的神经网络输出电压与实际给定的电压之间的偏差明显减小,最大偏差值由原来的16V减小到不超过6V,性能得到明显改善.     

Preisach逆模型补偿的压电陶瓷执行器自适应滑模控制

为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律.仿真实验结果表明,与普通滑模控制器以及逆补偿PID控制器相比,逆补偿的自适应滑模控制器提高了定位系统的跟踪精度,对系统不确定性和外界扰动有较强的鲁棒性.     

基于复合ADRC的压电陶瓷驱动器自适应控制

针对压电陶瓷驱动器固有的迟滞现象对其定位控制精度的影响问题,提出将自抗扰控制(ADRC)与改进Preisach逆模型相结合的控制方案.以模型输入、输出迟滞环的线性度为标准,目的是提高微动工作台的定位精度,从而提高微操作效率和成功率.为了验证所提出控制策略的有效性,通过无控制方法、改进逆Preisach控制方法、复合PID方法、ADRC控制和复合ADRC控制实验,得出所选用压电陶瓷驱动器的迟滞环比重分别为12.3%,5.8%,4.7%,2.5%,1.4%.不同控制方案所得实验结果证明,ADRC与迟滞逆模型相结合的控制方案具有良好的控制性能.     

基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型

为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型. 该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响. 网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网络的局部极值和假饱和现象的发生. 将该网络应用于纳米定位系统压电陶瓷执行器迟滞建模中,可以降低建模误差,实验结果验证了该方法的有效性.     

压电致动器Preisach模型的模糊插值算法及实现

为获得运算复杂度、速度、精度均较为理想的迟滞特性建模方法,便于微细精密运动的实时控制,提出了一种新的模糊插值算法.根据压电致动器迟滞特性曲线的几何特征,将其划分为上凸与下凹两类.利用相邻4个等分点的模糊插值模拟曲线的理想输出,分别给出该两类曲线的模糊插值方法.利用上述方法求取位移变化量,得到压电致动器Preisach模型的模糊插值算法.通过标准C语言完成了该算法并在ARM处理器三星S3C2410平台上进行了对比实验.结果表明:传统插值法误差为-0.512 ～0.073 μm、标准差为0.184;压电致动器Preisach模型的模糊插值法误差为-0.347～0.094μm、标准差为0.139,该算法适于基于嵌入式处理器的实时精密控制.     

压电叠层作动器迟滞特性模型

压电叠层作动器是智能主动杆的关键部件,迟滞非线性是影响其控制应用的重要方面。在对迟滞特性进行分析的基础上,根据压电叠层作动器的工作特征,采用修正经典Preisach模型对压电作动器的迟滞特性进行建模,以预测压电作动器的位移输出,并进行了相应的实验分析。与随机电压序列的实测输出结果进行比较,该模型的误差范围小于2μm,明显优于线性模型,能更准确地预测作动器的位移输出,为实现精密的作动控制提供了可能。     

一种新的动态矢量Preisach磁滞模型

基于Mayergoyz等的非线性Preisach模型，通过该模型在各个方向上进行矢量迭加，并通过在Preisach分布函数中引入与输出变化速度相关项，导出了一个新的动态矢量Preisach磁滞模型．分别从二维、三维情况下分布函数的有限傅立叶展开式出发，通过引入沿测试方向的弛豫时间，推出了二维、三维情况下新模型中分布函数的数学表达式．新的磁滞模型能较好地描述磁化过程的动态矢量可逆行义及材料的各向异性特性，还可以描述任意阶的微小回线变化规律．     

基于磁滞预测模型的GMA精密位移控制方法与实验研究

针对一种基于超磁致伸缩材料的直动型执行器,用经典Preisach理论建立其磁滞预测数值模型.采用Lagrange双线性插值法显著提高了该模型的预测精度;提出了一种Preisach模型的实时数字补偿算法,在静态及准静态情况下解决了直接求取Preisach逆模型的难题.建立了基于Preisach前馈补偿模型的PID控制算法,实验验证了该方法相对于开环控制和普通PID不仅能够显著提高GMA位置跟踪能力,同时也提高了GMA的定位控制精度.     

磁性材料磁特性的巴克豪森描述

实验研究了磁性材料的零场冷却和加场冷却的磁化强度随温度的变化关系,以及不同温度下的磁滞回线;考虑了热涨落和自由能壁垒随温度的变化,改进了Preisach模型并对测量数据进行了拟合;数值模拟再现了测量结果的变化规律;对拟合得到的巴克豪森跳跃谱的有关参数进行了讨论.     

二维混合矢量磁滞模型数值模拟的改进方法

混合矢量磁滞模型结合了基础模型的优点,可以模拟磁性材料的矢量磁滞特性。但由于模拟误差的存在,致使模拟结果与实验结果有所偏差。本文针对这一问题,对基于Preisach模型和S-W模型的二维混合矢量磁滞模型的数值模拟方法进行了改进,并分析了改进方法的数值模拟步骤。使用改进方法分别对交变激磁和旋转激磁情况下软磁复合材料的磁滞特性进行了模拟研究,并将模拟结果与实验测量结果进行了对比分析,结果表明改进后的模拟方法可以很好地模拟不同频率下软磁复合材料的磁滞特性。     

[FePt/Ta]5Ta多层膜的磁性和磁后效

采用磁控溅射法制备了[FePt/Ta]5Ta多层膜,通过XRD检测样品为单相L10结构,没有发现杂相.利用Preisach模型得到的结果和实验一致,并在此基础上研究了单场磁后效行为.     

微振动控制中超磁致伸缩作动器的设计与分析

针对微振动控制中对作动器的要求,基于超磁致伸缩材料的特性对作动器进行了优化设计,通过对其进行磁路分析、热效应分析,验证了设计的合理性;针对超磁致伸缩材料的非线性性能,利用实验测量的主迟滞回线和一阶折返曲线数据点建立Preisach模型,采用输入校正迭代算法对非线性进行补偿,然后对作动器进行精密定位控制实验.实验结果表明...