本文關鍵詞：壓電工作臺的神經網絡建模與控制

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【摘要】：建立了壓電工作臺的神經網絡在線辨識模型并設計了相應的自適應控制器以抑制壓電工作臺遲滯特性、蠕變特性及動態(tài)特性對其微定位精度的影響。采用雙Sigmoid激活函數(shù)對神經網絡激活函數(shù)進行了改進,同時分析了改進激活函數(shù)的神經網絡模型與PI遲滯模型在遲滯建模上的異同。設計了基于改進激活函數(shù)的3層BP神經網絡作為壓電工作臺的在線辨識模型,推導了網絡權值、閾值及激活函數(shù)閾值修正公式。最后,基于神經網絡模型設計了壓電工作臺的自適應控制方案,該控制方案利用另外一個神經網絡來完成對PID控制器參數(shù)的自適應調整。實驗結果表明:提出的神經網絡在線辨識模型平均誤差為0.095μm,最大誤差為0.32μm;自適應控制方案跟蹤三角波的平均誤差為0.070μm,最大誤差為0.100μm;跟蹤復頻波的平均誤差為0.80μm,最大誤差為0.105μm。實驗數(shù)據(jù)顯示壓電工作臺的定位精度得到了有效提高。
【作者單位】： 青島理工大學自動化工程學院;山東大學電氣工程學院;山東大學控制科學與工程學院;泰山學院物理與電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61174044);國家自然科學基金資助項目(No.50877046) 山東省優(yōu)秀中青年科學家科研獎勵基金項目(No.BS2011DX037) 泰安市科技發(fā)展計劃項目(No.20102026)
【分類號】：TN384
【正文快照】： 1引言壓電工作臺利用壓電陶瓷驅動,柔性鉸鏈導向,運動過程中無摩擦、無間隙,能達到微納米級的定位精度[1-4],在微機電系統(tǒng)、光纖組裝、生物細胞操作以及掃描探針顯微鏡等領域獲得了廣泛的應用[2]。經過精密機械設計的壓電工作臺,必須配合性能優(yōu)良的控制器才能有效抵制其內部

【共引文獻】

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【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳琛;李e，

本文編號：1232759