【摘要】：納米技術(shù)是一項(xiàng)在各個(gè)方面改變?nèi)祟惿a(chǎn)生活方式的革命性科學(xué)技術(shù),已經(jīng)廣泛應(yīng)用在人類生活各個(gè)領(lǐng)域。納米定位技術(shù)是實(shí)現(xiàn)納米技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ),壓電陶瓷位移驅(qū)動(dòng)器可以實(shí)現(xiàn)納米級(jí)的位移,但是磁滯等非線性特性的存在會(huì)極大地影響其跟蹤和定位性能。本文將從三個(gè)不同的角度來研究壓電陶瓷磁滯的補(bǔ)償問題,首先使用經(jīng)典的基于模型的控制方法：根據(jù)壓電陶瓷的輸入輸出數(shù)據(jù),使用Prandtl-Ishlinkii模型對(duì)磁滯進(jìn)行建模。為了彌補(bǔ)經(jīng)典的Prandtl-Ishlinkii模型與實(shí)際磁滯之間的差異,在經(jīng)典Prandtl-Ishlinkii模型的基礎(chǔ)上引入新的算子,得到改進(jìn)的Prandtl-Ishlinkii模型。根據(jù)得到的磁滯模型推導(dǎo)出逆模型,依據(jù)恒等映射的原理使用逆模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行線性化,進(jìn)而采用傳統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)的方法,對(duì)線性化后的系統(tǒng)設(shè)計(jì)反饋控制器以補(bǔ)償建模誤差�？紤]到磁滯建模過程的復(fù)雜性,接下來將一種全新的L1自適應(yīng)控制算法應(yīng)用在壓電陶瓷的磁滯補(bǔ)償問題中,從而省去了傳統(tǒng)方法中磁滯建模的復(fù)雜過程。壓電驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)被分解為一個(gè)磁滯子系統(tǒng)和線性動(dòng)態(tài)子系統(tǒng),磁滯子系統(tǒng)的輸出作為線性動(dòng)態(tài)子系統(tǒng)的輸入。磁滯經(jīng)過變換,轉(zhuǎn)化為線性系統(tǒng)的擾動(dòng),然后使用L1自適應(yīng)控制算法進(jìn)行處理。經(jīng)過理論推導(dǎo),證明了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在實(shí)驗(yàn)中與比例-積分-微分(PID)控制器進(jìn)行對(duì)比,得到了更好的控制效果,從而驗(yàn)證了控制算法的有效性。最后結(jié)合前面兩種方法的優(yōu)點(diǎn),采用了基于Prandtl-Ishlinkii模型的L1自適應(yīng)控制算法。仍然采用解耦的結(jié)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行描述,使用Prandtl-Ishlinkii模型對(duì)磁滯進(jìn)行轉(zhuǎn)換,相比于單獨(dú)使用L1自適應(yīng)控制器,此時(shí)不僅能夠減少L1自適應(yīng)控制器中不確定參數(shù)的個(gè)數(shù),同時(shí)也縮小了不確定參數(shù)的變化范圍,有利于進(jìn)一步減小控制誤差。
[Abstract]:Nanotechnology is a revolutionary technology to change the way of life and production of human beings in all aspects. It has been widely used in all fields of human life. Nano-localization technology is the basis for the application of nano-technology. Piezoelectric ceramic displacement actuator can achieve nano-level displacement, but the existence of nonlinear characteristics such as hysteresis will greatly affect its tracking and positioning performance. In this paper, the compensation of hysteresis of piezoelectric ceramics is studied from three different angles. Firstly, the classical model-based control method is used: according to the input and output data of piezoelectric ceramics, the Prandtl-Ishlinkii model is used to model the hysteresis. In order to make up for the difference between the classical Prandtl-Ishlinkii model and the real hysteresis, a new operator is introduced on the basis of the classical Prandtl-Ishlinkii model, and an improved Prandtl-Ishlinkii model is obtained. According to the obtained hysteresis model, the inverse model is derived, and the inverse model is used to linearize the system according to the principle of identity mapping, and then the traditional controller design method is adopted. A feedback controller is designed to compensate the modeling error for the linearized system. Considering the complexity of hysteresis modeling, a novel L1 adaptive control algorithm is applied to the hysteresis compensation problem of piezoelectric ceramics, thus eliminating the complicated process of hysteresis modeling in traditional methods. The piezoelectric drive system is decomposed into a hysteresis subsystem and a linear dynamic subsystem, and the output of the hysteresis subsystem is used as the input of the linear dynamic subsystem. The hysteresis is transformed into the disturbance of the linear system, and then the L1 adaptive control algorithm is used to deal with it. The stability of the system is proved by theoretical derivation. Compared with the proportional integral-differential (PID) controller in the experiment, a better control effect is obtained, and the effectiveness of the control algorithm is verified. Finally, combining the advantages of the former two methods, the L1 adaptive control algorithm based on Prandtl-Ishlinkii model is adopted. The decoupling structure is still used to describe the system, and the Prandtl-Ishlinkii model is used to transform the hysteresis. Compared with the L1 adaptive controller alone, it can not only reduce the number of uncertain parameters in the L1 adaptive controller, but also reduce the number of uncertain parameters in the L1 adaptive controller. At the same time, the range of uncertain parameters is reduced, which is beneficial to further reduce the control error.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB383.1

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本文編號(hào)：2311331