本文關(guān)鍵詞：壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性建模及控制方法研究

  更多相關(guān)文章： 壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺 遲滯非線性 KP模型 自適應(yīng)混沌粒子群 變論域模糊控制 自適應(yīng)模糊H∞控制

【摘要】：壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺作為微納米定位技術(shù)的關(guān)鍵核心器件,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于很多高精度定位工程領(lǐng)域中。然而壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺固有的遲滯非線性對系統(tǒng)的定位精度和穩(wěn)定性有一定的影響。本文以壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺為研究對象,以降低或消除壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺的遲滯非線性為目標,從建立高精度遲滯非線性模型和設(shè)計高精度遲滯補償控制方法兩方面展開了研究。首先對微定位平臺技術(shù)的發(fā)展以及壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性建模方法和控制方法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行介紹,并加以總結(jié)分析。本文采用Krasnosel'skii-Pokrovkii(KP)模型建立壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性模型,并采用粒子群優(yōu)化算法對KP模型密度參數(shù)進行辨識。辨識結(jié)果表明基于粒子群辨識的KP遲滯模型能夠很好地描述壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺的遲滯非線性。針對粒子群辨識過程中容易出現(xiàn)的收斂緩慢、陷入局部最優(yōu)的不足,采用自適應(yīng)混沌粒子群算法改進辨識過程。該算法進行混沌序列優(yōu)化和自適應(yīng)慣性系數(shù)兩方面改進,有效避免種群陷入局部最優(yōu),加快收斂進程。對比辨識結(jié)果發(fā)現(xiàn),基于自適應(yīng)混沌粒子群辨識的KP遲滯模型精度更高,辨識速度更快。為了降低或消除壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性,首先采用模糊控制方案對其進行遲滯補償控制。根據(jù)已有的控制知識和經(jīng)驗,設(shè)計了具有一系列模糊控制規(guī)則的模糊控制器,并采用三種不同形式的給定信號作為期望輸出進行仿真研究。仿真結(jié)果證明了所提模糊控制方案能夠很好地抑制壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性對定位精度的影響。為進一步提高控制精度,在模糊控制方案的基礎(chǔ)上,提出變論域模糊控制方案。該控制方案中,模糊論域隨著輸入信號誤差的變化發(fā)生伸縮變換,提高控制系統(tǒng)的誤差敏感性。仿真結(jié)果表明,變論域模糊控制相比于模糊控制,控制誤差更小,定位精度更高。最后,由于上述兩種控制方案過度依賴控制經(jīng)驗,且在理論上缺乏嚴格的穩(wěn)定性和收斂性證明,因此提出一種基于遲滯非線性分解的自適應(yīng)模糊H∞控制方案,并給出了基于Lyapunov函數(shù)法的閉環(huán)穩(wěn)定性證明。該控制方案通過自適應(yīng)律調(diào)節(jié)模糊邏輯系統(tǒng)的權(quán)值參數(shù)來改變模糊控制器輸出,控制過程中無需過多的控制經(jīng)驗。仿真結(jié)果表明,該控制方法對壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性補償控制效果更好,控制精度顯著提高,證明了該控制方案有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺 遲滯非線性 KP模型 自適應(yīng)混沌粒子群 變論域模糊控制 自適應(yīng)模糊H∞控制
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 研究背景與選題來源11-12
• 1.1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.2 選題來源12
• 1.2 微定位平臺國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 微位移驅(qū)動器12-13
• 1.2.2 導(dǎo)軌支撐機構(gòu)13-15
• 1.2.3 微定位平臺國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺控制方法研究現(xiàn)狀16-21
• 1.3.1 遲滯非線性建模方法研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.2 遲滯非線性控制方法研究現(xiàn)狀19-21
• 1.4 本文內(nèi)容安排21-23
• 第2章 壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性建模與辨識23-37
• 2.1 基于KP模型的壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺遲滯非線性建模23-25
• 2.2 KP模型密度參數(shù)粒子群算法辨識25-30
• 2.2.1 粒子群算法原理及流程25-27
• 2.2.2 粒子群算法辨識結(jié)果與分析27-30
• 2.3 KP模型密度參數(shù)自適應(yīng)混沌粒子群算法辨識30-35
• 2.3.1 自適應(yīng)混沌粒子群算法原理及流程30-33
• 2.3.2 自適應(yīng)混沌粒子群算法辨識結(jié)果與分析33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-37
• 第3章 壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺模糊控制37-53
• 3.1 模糊控制理論概述37
• 3.2 模糊控制器設(shè)計37-44
• 3.2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)及控制原理37-38
• 3.2.2 模糊控制器算法設(shè)計38-41
• 3.2.3 模糊控制仿真與分析41-44
• 3.3 變論域模糊控制器設(shè)計44-50
• 3.3.1 變論域模糊控制原理44-47
• 3.3.2 變論域模糊控制仿真與分析47-50
• 3.4 本章小結(jié)50-53
• 第4章 壓電陶瓷驅(qū)動微定位平臺自適應(yīng)模糊H_∞控制53-67
• 4.1 模糊邏輯系統(tǒng)的萬能逼近原理53-54
• 4.2 問題的提出54-57
• 4.2.1 遲滯非線性分解54-55
• 4.2.2 控制目標55-57
• 4.3 自適應(yīng)模糊H_∞控制57-62
• 4.3.1 模糊H_∞控制器設(shè)計57-58
• 4.3.2 模糊自適應(yīng)算法58-60
• 4.3.3 穩(wěn)定性與收斂性分析60-62
• 4.4 仿真研究與分析62-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第5章 全文總結(jié)67-69
• 5.1 全文總結(jié)67-68
• 5.2 下一步工作重點68-69
• 參考文獻69-75
• 作者簡介75-77
• 致謝77

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本文編號：692425