基于Preisach模型的深度学习网络迟滞建模
武毅男1
方勇纯2
1.南开大学机器人与信息自动化研究所,天津,3003502.天津市智能机器人技术重点实验室,天津,300350
摘要：针对传统压电扫描器迟滞模型泛化能力较弱的问题,提出了一种基于Preisach模型的深度学习网络来建立迟滞模型,提高了模型的学习能力和泛化能力.具体而言,首先利用深度学习在深度特征提取方面的优势,建立包含卷积层、池化层、展开层以及深度特征层的深度学习层来提取输入电压信号的特征信息;其次,利用傅里叶变换层计算得到输入信号的频率,并将频率输入到非线性层,构造并输出了与输入信号频率相关的非线性项,该非线性项作为权值函数与Preisach模型的迟滞单元输出相乘,并将乘积叠加得到了频率相关的模型输出向量;最后,将深度学习层输出的特征向量与Preisach模型输出向量点乘,即可得到深度学习网络的最终输出位移.同时利用电容位移传感器采集的16组输入输出信号对深度学习网络进行训练,得到了网络中的权值参数,并利用其他8组输入输出数据对深度网络进行测试,训练和测试结果表明,本文所提出的基于Preisach模型的深度学习网络在得到高精度迟滞模型的同时,提高了模型的泛化能力.
关键词：压电扫描器迟滞非线性Preisach模型深度学习
分类号：TP273(自动化技术及设备)
论文发表日期：2018-01-01
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：9( 723-731 )
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