| 基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型 |
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| 引用本文： | 刘向东,修春波,刘承,李黎. 基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型[J]. 北京理工大学学报, 2006, 26(2): 135-138 |
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| 作者姓名： | 刘向东 修春波 刘承 李黎 |
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| 作者单位： | 北京理工大学,信息科学技术学院自动控制系,北京,100081;天津工业大学,自动化系,天津,300160 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目 , 北京理工大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 混沌神经网络 压电陶瓷 迟滞模型 纳米定位系统 |
| 文章编号： | 1001-0645(2006)02-0135-04 |
| 收稿时间： | 2005-06-20 |
| 修稿时间： | 2005-06-20 |
Hysteresis Model of Piezoceramics Based on Chaotic Neural Networks |
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| LIU Xiang-dong,XIU Chun-bo,LIU Cheng and LI Li. Hysteresis Model of Piezoceramics Based on Chaotic Neural Networks[J]. Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition), 2006, 26(2): 135-138 |
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| Authors: | LIU Xiang-dong XIU Chun-bo LIU Cheng LI Li |
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| Affiliation: | 1. Department of Automatic Control, School of Information Science and Technology, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China; 2. Department of Automatic Control, Tianjin Polytechnic University, Tianjin 300160, China |
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| Abstract: | A novel G-S chaotic neural network is proposed to resolve the hysteresis model of piezoceramics.The network has three layers: input layer,hidden layer and output layer.The input layer comprises the delay link,which maks the historical input capable to affect the current response.The learning algorithm is a process of chaos optimization,which can make the network avoid the local mi-(nima) problem and false saturation phenomenon.The network can reduce the modeling error for the piezoelectric actuator of a nanometer positioning system.Experimental results proved validity of the algorithm. |
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| Keywords: | chaotic neural network piezoceramics hysteresis model nanometer positioning system |
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