本文關(guān)鍵詞： 壓電慣性驅(qū)動(dòng)器 驅(qū)動(dòng)力 運(yùn)動(dòng)參數(shù) 檢測(cè) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《浙江師范大學(xué)》2015年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：壓電慣性驅(qū)動(dòng)器是利用壓電元件產(chǎn)生的慣性力差作為驅(qū)動(dòng)力的壓電驅(qū)動(dòng)裝置。壓電元件產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)力是機(jī)構(gòu)的動(dòng)力源,其定量分析對(duì)于優(yōu)化機(jī)構(gòu)的輸出性能有著重要作用,驅(qū)動(dòng)裝置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)主要包括步長(zhǎng),速度和加速度等,是衡量裝置輸出特性的重要指標(biāo)。本文對(duì)壓電元件產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行了定量分析,設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)力的測(cè)試試驗(yàn)和驗(yàn)證試驗(yàn),將壓電元件用作傳感元件,設(shè)計(jì)電路裝置測(cè)試了驅(qū)動(dòng)力,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)裝置的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。研究?jī)?nèi)容如下：分析壓電雙晶片元件的輸出特性和等效電路模型。推導(dǎo)了正、逆壓電效應(yīng)下壓電元件的輸出特性,利用Matlab軟件仿真分析了壓電雙晶片元件的尺寸參數(shù)對(duì)輸出位移和端部作用力影響,推導(dǎo)壓電元件輸出電荷與端部位移關(guān)系；分析了壓電雙晶片元件的阻抗特性,采用阻抗分析儀測(cè)試了對(duì)壓電雙晶片元件的等效模型參數(shù)。推導(dǎo)壓電慣性驅(qū)動(dòng)器的驅(qū)動(dòng)力表達(dá)式。分析在正弦信號(hào)、鋸齒波信號(hào)和方波信號(hào)激勵(lì)下壓電雙晶片的端部位移,速度和加速度響應(yīng),分析驅(qū)動(dòng)力的時(shí)域和頻域響應(yīng)特性曲線,采用Simulink軟件對(duì)壓電振子動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了仿真分析。進(jìn)行壓電雙晶片振子的驅(qū)動(dòng)力測(cè)試試驗(yàn)和驗(yàn)證試驗(yàn)。采用壓電式加速度傳感器測(cè)試了在基頻下壓電雙晶片振子的加速度,結(jié)合壓電雙晶片振子的慣性質(zhì)量計(jì)算得到驅(qū)動(dòng)力的數(shù)值,利用快速傅立葉算法分析了驅(qū)動(dòng)力的頻域特性；搭建了驅(qū)動(dòng)力驗(yàn)證試驗(yàn)平臺(tái),采用摩擦學(xué)方法驗(yàn)證驅(qū)動(dòng)力的測(cè)試結(jié)果。提出基于壓電自感知方法的驅(qū)動(dòng)力測(cè)試的方法。將壓電雙晶片的一片壓電晶片用作傳感元件,分析了壓電雙晶片的加速度參數(shù)與傳感元件產(chǎn)生的感應(yīng)電荷關(guān)系,設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)力的測(cè)試電路裝置。提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)預(yù)測(cè)壓電慣性驅(qū)動(dòng)器運(yùn)動(dòng)參數(shù)的預(yù)測(cè)方法。分析傳感元件的感應(yīng)信號(hào),驅(qū)動(dòng)力和機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)參數(shù)關(guān)系,將驅(qū)動(dòng)力測(cè)試電路裝置的輸出信號(hào)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入量,構(gòu)造了用于直線型壓電驅(qū)動(dòng)器運(yùn)動(dòng)參數(shù)預(yù)測(cè)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)參數(shù)的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:Piezoelectric inertial actuator is a piezoelectric drive device which uses the difference of inertia force produced by piezoelectric element as the driving force. The driving force generated by piezoelectric element is the power source of the mechanism, and its quantitative analysis plays an important role in optimizing the output performance of the mechanism. The motion parameters of the driving device mainly include step size, velocity and acceleration, which are important indexes to measure the output characteristics of the device. In this paper, the driving force produced by the piezoelectric element is quantitatively analyzed, and the driving force test and verification test are designed. The piezoelectric element is used as the sensing element, the circuit device is designed to test the driving force, and the neural network technology is used. The main contents of the study are as follows: the output characteristics and equivalent circuit models of piezoelectric bimorph elements are analyzed. The output characteristics of piezoelectric elements under positive and inverse piezoelectric effects are derived. The effect of dimension parameters of piezoelectric bimorph element on output displacement and end force is simulated by Matlab software, and the relationship between output charge and end position shift is deduced, and the impedance characteristic of piezoelectric bimorph element is analyzed. The equivalent model parameters of piezoelectric bimorph elements were measured by impedance analyzer. The driving force expression of piezoelectric inertial actuator was deduced. The end displacement of piezoelectric bimorph was analyzed under the excitation of sinusoidal signal, sawtooth wave signal and square wave signal. Velocity and acceleration response, time domain and frequency domain response characteristic curves of driving force are analyzed. The dynamic characteristics of piezoelectric oscillator are simulated by Simulink software. The driving force test and verification test of piezoelectric bimorph oscillator are carried out. The piezoelectric accelerometer is used to measure the acceleration of piezoelectric bimorph vibrator at fundamental frequency. Combined with the inertial mass calculation of the piezoelectric bimorph oscillator, the driving force is calculated, and the frequency domain characteristic of the driving force is analyzed by using the fast Fourier algorithm, and the driving force verification test platform is built. The test results of driving force are verified by tribological method. A driving force test method based on piezoelectric self-sensing method is proposed. A piezoelectric wafer of piezoelectric bimorph is used as a sensing element. The relationship between the acceleration parameters of the piezoelectric bimorph and the inductive charge produced by the sensor element is analyzed. The driving force testing circuit device is designed, and the prediction method of piezoelectric inertial actuator motion parameters using neural network technology is proposed. The relationship among sensing signal, driving force and mechanism motion parameter is analyzed. Using the output signal of driving force test circuit as the input of neural network, a BP neural network model is constructed to predict the motion parameters of linear piezoelectric actuator, and the prediction of motion parameters is realized.
【學(xué)位授予單位】：浙江師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN384

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本文編號(hào)：1516892