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.     

迟滞比较器数学模型

给出迟滞比较器的数学模型，通过ＰＳＰＩＣＥ电路模拟验证了模型的正确性，并给出运用该模型模拟带迟滞比较器的ＲＣＯｐ－Ａｍｐ非自治混沌电路的实例     

基于比例继动阀的解耦式制动能量回收

针对纯电动商用车在连续制动时,气源压力偏低会导致驱动轴耦合制动力响应速度变慢,影响制动能量回收效率的问题,提出一种基于比例继动阀的解耦式制动能量回收系统(uncoupled braking energy recovery system, URBS)方案。首先,基于比例继动阀的迟滞特性,采用前馈-单神经元PID控制方法,实现制动气压的准确输出;其次,以电池SOC、车速等为约束条件,根据气源压力信号确定供压模式,并制定解耦式制动能量回收控制策略;最后,基于AMESim,MATLAB/Simulink及TruckSim搭建联合仿真平台,选取单次制动工况与循环工况验证了制动力耦合效果及系统的制动能量回收效果。结果表明,基于比例继动阀的URBS可实现耦合制动力的快速响应,达到稳态压力值75%的时间小于0.1 s,且在中国重型商用车行驶工况和中国重型商用车瞬态工况下有效制动能量回收率分别为10.13%,17.17%。所提URBS方案能有效提高驱动轴耦合制动力的响应速度及耦合精度,可为纯电动商用车气压式URBS方案设计提供参考。     

超载对X52管线钢疲劳裂纹扩展的影响

试验研究了裂纹扩展过程中超载载荷迟滞效应。在恒定的应力比下,在不同强度因子幅下通过计算过载影响区大小来确定影响区内的迟滞裂纹扩展速率,并与无超载情况下的裂纹扩展速率相比较,定性地说明X52管线钢裂纹扩展中的迟滞效应。     

压电致动器系统迟滞特性分析及影响

为了适应微动隔振平台自适应控制的要求,提高系统响应速度,对隔振平台系统的执行元件——压电致动系统进行了迟滞特性分析。为避免系统各部分间迟滞量混淆,将压电致动系统分为驱动电源和致动器两部分,首先根据Maison等效电路分析了驱动电压的迟滞量,然后综合考虑压电堆和机械结构的动态特性。在对压电致动器整体动态建模的基础上得出了系统输出位移-电压的迟滞量表达式,由表达式分析了影响迟滞的六个因素及影响。为高精度压电驱动系统的设计、控制系统的优化提供了依据。     

采用拓展空间法建立迟滞模型

神经网络应用于非线性建模具有很多优点,但对迟滞这类多值映射非线性无能为力.一个新的基于神经网络的迟滞建模方法--拓展空间法被提出.通过坐标变换建立基本迟滞算子,将基本迟滞算子的输出与迟滞输入同时作为神经网络的输入,使神经网络的输入空间由一维上升为二维,从而使输入与输出之间形成一对一映射关系.最后的实验结果表明,通过拓展空间法神经网络能够对多值映射非线性进行建模.     

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。     

压控锯齿波发生器电路的研究

对单电源供电的迟滞比较器的门限电压进行了估算,给出了迟滞比较器的传输特性曲线,分析了压控锯齿波发生器的工作原理,推导了锯齿波的幅度及振荡周期的计算公式,并进行了实验验证.     

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.