基于径向基神经网络的压电作动器建模与控制
范家华1
马磊1
周攀1
刘佳彬1
周克敏2
1.西南交通大学电气工程学院系统科学与技术研究所,四川成都,6117562.路易斯安那州立大学电气工程与计算机科学系，美国巴吞鲁日70803
摘要：针对压电作动器(piezoelectric actuator, PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function, RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regres-sive exogenous, ARX)表征频率的影响,并对模型参数进行了辨识.此模型可以在信号频率在1～300 Hz范围内时,较好地描述压电作动器的迟滞特性,建模相对误差为1.99%～4.08%.采用RBF神经网络前馈逆补偿控制,结合PI反馈的复合控制策略实现跟踪控制,控制误差小于2.98%,证明了控制策略的有效性.
关键词：率相关迟滞RBF神经网络压电作动器Hammerstein模型
分类号：TP271(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(61433011)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 856-862 )
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