本文關(guān)鍵詞：壓電陶瓷微定位平臺(tái)的遲滯補(bǔ)償控制方法研究

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【摘要】：隨著納米技術(shù)的飛速發(fā)展,壓電陶瓷微定位平臺(tái)逐漸成為精密制造裝備中的核心器件。然而,壓電陶瓷微定位平臺(tái)固有的遲滯非線性,嚴(yán)重影響了其定位精度和響應(yīng)速度,阻礙了壓電陶瓷微定位平臺(tái)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用。本文以壓電陶瓷微定位平臺(tái)為研究對(duì)象,深入研究了遲滯非線性補(bǔ)償控制的理論和方法,旨在消除壓電陶瓷微定位平臺(tái)的遲滯非線性,主要從遲滯非線性建模和控制器設(shè)計(jì)兩個(gè)方面展開了研究。首先介紹了壓電陶瓷微定位平臺(tái)的結(jié)構(gòu)性能和工作原理,之后總結(jié)出平臺(tái)的遲滯非線性建模方法和控制方法的研究成果。為了精確描述壓電陶瓷微定位平臺(tái)的遲滯非線性特性,本文在Prandtl-Ishlinskii(PI)模型基礎(chǔ)上,建立了壓電陶瓷微定位平臺(tái)的Dynamic Prandtl-Ishlinskii(DPI)模型。基于平臺(tái)的兩組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),采用蝙蝠優(yōu)化算法對(duì)模型中的密度參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),驗(yàn)證DPI模型的動(dòng)態(tài)率相關(guān)特性。針對(duì)蝙蝠算法辨識(shí)過程中出現(xiàn)的容易陷入局部最優(yōu),辨識(shí)誤差較大等不足,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行辨識(shí)。對(duì)比辨識(shí)結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的DPI模型誤差較小,精度較高。在建立了壓電陶瓷微定位平臺(tái)動(dòng)態(tài)遲滯模型的基礎(chǔ)上,首先根據(jù)PI正逆模型遲滯算子關(guān)系建立PI逆模型,并在此基礎(chǔ)上建立DPI逆模型。采用辨識(shí)精度較高的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)DPI逆模型的密度參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),驗(yàn)證了DPI逆模型的動(dòng)態(tài)特性。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于DPI逆模型的前饋補(bǔ)償控制方案。采用三組不同形式的給定信號(hào)作為期望輸出,驗(yàn)證前饋控制的控制效果。仿真結(jié)果表明,前饋控制可以有效地減小壓電陶瓷微定位平臺(tái)的遲滯非線性,平臺(tái)的輸入輸出關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)榻埔灰粚?duì)應(yīng)的線性關(guān)系。由于前饋控制方案屬于開環(huán)控制,無法消除DPI逆模型建模誤差,并且抗干擾能力差。本文在前饋控制的基礎(chǔ)上,加入PID反饋控制,針對(duì)常規(guī)PID控制器存在參數(shù)難以整定的問題,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)PID控制的參數(shù)進(jìn)行整定。仿真結(jié)果表明,與前饋控制相比,該復(fù)合控制一定程度上提高了壓電陶瓷微定位平臺(tái)的控制精度,驗(yàn)證了復(fù)合控制的有效性。為了改善系統(tǒng)魯棒性能,進(jìn)一步提高系統(tǒng)控制精度,提出一種基于反步法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制方案。采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近系統(tǒng)未知函數(shù),設(shè)計(jì)相應(yīng)的自適應(yīng)律和控制律,并采用Lyapunov函數(shù)法證明了系統(tǒng)全局穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明,與前饋控制和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)合控制相比,該控制方法能更有效地提高壓電陶瓷微定位平臺(tái)的控制精度。
【關(guān)鍵詞】：壓電陶瓷微定位平臺(tái) 遲滯非線性 DPI模型 蝙蝠優(yōu)化算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 魯棒自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TQ174.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 引言11-13
• 1.2 壓電陶瓷微定位平臺(tái)簡(jiǎn)介13-16
• 1.2.1 壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)器13-15
• 1.2.2 柔性鉸鏈平臺(tái)15-16
• 1.3 壓電陶瓷微定位平臺(tái)控制策略16-21
• 1.3.1 壓電陶瓷微定位平臺(tái)遲滯非線性模型16-20
• 1.3.2 微定位平臺(tái)控制方法20-21
• 1.4 論文的研究意義與內(nèi)容21-23
• 1.4.1 課題來源與研究目的21-22
• 1.4.2 論文的內(nèi)容安排22-23
• 第2章 壓電陶瓷微定位平臺(tái)動(dòng)態(tài)遲滯模型23-39
• 2.1 動(dòng)態(tài)遲滯模型的建立23-25
• 2.2 蝙蝠優(yōu)化算法辨識(shí)動(dòng)態(tài)遲滯模型25-32
• 2.2.1 蝙蝠優(yōu)化算法25-27
• 2.2.2 辨識(shí)結(jié)果比較與分析27-32
• 2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)動(dòng)態(tài)遲滯模型32-38
• 2.3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)32-34
• 2.3.2 辨識(shí)結(jié)果比較與分析34-38
• 2.4 本章小結(jié)38-39
• 第3章 壓電陶瓷微定位平臺(tái)前饋控制方案設(shè)計(jì)39-49
• 3.1 壓電陶瓷微定位平臺(tái)遲滯逆模型的建立39-44
• 3.1.1 逆模型的建模思想39-40
• 3.1.2 仿真結(jié)果與分析40-44
• 3.2 壓電陶瓷微定位平臺(tái)前饋控制方案44-48
• 3.2.1 前饋控制設(shè)計(jì)思想44-45
• 3.2.2 仿真結(jié)果與分析45-48
• 3.3 本章小結(jié)48-49
• 第4章 壓電陶瓷微定位平臺(tái)復(fù)合控制方案設(shè)計(jì)49-67
• 4.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)合控制49-54
• 4.1.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID復(fù)合控制設(shè)計(jì)思想49-51
• 4.1.2 仿真結(jié)果與分析51-54
• 4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)54-64
• 4.2.1 被控對(duì)象描述54-56
• 4.2.2 反步法設(shè)計(jì)56-57
• 4.2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)57-61
• 4.2.4 仿真結(jié)果與分析61-64
• 4.3 本章小結(jié)64-67
• 第5章 全文總結(jié)與展望67-69
• 5.1 全文總結(jié)67-68
• 5.2 研究展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-77
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間科研成果77-79
• 致謝79

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：601680