基于扩展输入空间的迟滞神经网络模型

针对迟滞的非光滑、多值映射特性进行分析,提出了反映迟滞主要特征的迟滞算子的构造方法,并将迟滞算子引入扩展输入空间,实现了将迟滞的多值映射转换为一一映射,建立了关于迟滞的神经网络模型.避免了对非光滑的迟滞求梯度,获得了简单的模型结构和较高的建模精度.     

基于神经网络的迟滞非线性逆模型

为了补偿迟滞特性对系统的不良影响,提高迟滞非线性系统的控制精度,建立了神经网络迟滞非线性逆模型.由于神经网络不能够直接逼近迟滞逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个迟滞逆算子,将多映射的迟滞逆转换成一一映射,然后运用神经网络来逼近这个一一映射从而建立一个基于神经网络的迟滞逆模型.该模型的主要优点是结构简单、精度高,可以在线调整神经网络的权值以适应不同工作条件下的迟滞逆辨识.最后,运用该方法对压电执行器中的迟滞非线性建立了逆模型.     

一种新广义Preisach迟滞模型及其神经网络辨识

研究压电陶瓷执行器应用于纳米定位系统时,其多值映射的迟滞特性对系统定位控制精度影响.在经典Preisach模型的基础上,引入平均迟滞函数,提出了一种新广义Preisach迟滞模型,并利用神经网络对新广义Preisach模型关键参量辨识.仿真实验表明,利用该迟滞模型对压电陶瓷执行器建模,可以简化建模过程,提高建模精度.     

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.     

卫星激光通信光束控制中的迟滞建模与补偿

为保证卫星激光通信的链路稳定,需要将接收的光束始终控制在通信中心点.由于压电陶瓷驱动的快速倾斜镜具有高刚度和快速响应等特点,作为执行机构广泛应用于卫星激光通信的精跟踪系统.但是压电陶瓷本身具有迟滞特性,给精跟踪系统的闭环控制带来了难题.传统的处理方法是在精跟踪系统内部增加一层闭环控制使快速倾斜镜达到线性化的目的,但这会极大地降低精跟踪系统的带宽.通过对快速倾斜镜结构进行分析,我们发现可以利用对称迟滞模型对其迟滞特性进行建模,进一步提出了一种基于Madelung规则的对称迟滞建模与补偿方法,能够精确地描述和补偿快速倾斜镜的迟滞特性,有效地提升光束控制带宽,从而提高通信链路的稳定性.理论仿真和实验结果验证了所提出方法的有效性.     

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.     

前馈控制方法在非轴对称表面加工中的应用

解决非轴对称曲面的车削加工控制中压陶瓷伺服刀架的滞后问题,消除加工中的滞后误差,在分析压电陶瓷刀具迟滞缺点的基础上建立了3种消除迟滞误差的前馈控制数据模型,即：升压模型,峰值降压模型及任意点降压模型,用这些数字模型进行补偿加工实验,最大位移误差为0．05um,补偿前后的加工精度对比表明,采用前馈控制补偿的加工方法能够大大降低加工中的迟滞误差,提高非轴对称曲面的加工精度。     

基于压电迟滞对称性的线性微位移控制作动器

针对目前压电微位移控制系统中普遍存在的模型非线性、系统复杂或不稳定等缺点,提出了一种基于压电迟滞对称性及单向单回路循环的微位移线性控制系统。 首先利用压电迟滞效应中回路正调曲线与逆调曲线之间的轴对称性质,使二个性能一致的压电位移作动器位于回路的对称点,其迟滞非线性效应得 以相互抵消,从而使其总的位移输出与输入驱动电压呈线性关系;其次,在控制策略的选择上,为避免因次级回路的出现而导致的复杂性与不稳定性,并保证压电系统的输出精度,位移调节过程中仅采用一个确定的主回路,且二个位移作动器均按此主回路的单向逆时针方向调节;依据所提出的模型和算法,进行了实验验证,并对误差进行了分析与补偿;结果表明模型位移输出精度达到 nm 级,最大误差 15 nm,平均误差约 0 nm;同时该模型还具备结构简单、计算量小、易于实现、输入与输出为线性关系等优点。     

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.