本文關鍵詞：基于分數(shù)階PI~λD~μ的壓電疊堆控制方法研究

  更多相關文章： 壓電疊堆 分數(shù)階建模 分數(shù)階PI~λD~μ 粒子群算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

【摘要】：作為精密位移執(zhí)行器,壓電執(zhí)行器有著響應頻率高、發(fā)熱小、剛度強等優(yōu)點,這使得它在生物工程、航空航天、電子封裝、光學成像等領域的應用越來越廣泛。壓電疊堆是壓電執(zhí)行器中的重要一員,它由疊堆型壓電片構成,輸出行程更大,但是壓電疊堆存在著壓電材料的共同缺點就是具有遲滯特性,使得其驅(qū)動電壓與輸出位移之間呈非線性關系,這對工程中的精密跟蹤定位是十分不利的。為克服壓電疊堆的遲滯非線性,實現(xiàn)壓電疊堆位移的精密控制,本文以分數(shù)階微積分為工具對壓電疊堆的建模和控制展開了研究工作。主要工作內(nèi)容如下:1.本文搭建了基于x PC target原型環(huán)境的壓電疊堆位移采集與控制平臺,利用該平臺采集壓電疊堆位移,并用小波變換技術對采集數(shù)據(jù)進行去噪處理,采集的壓電疊堆位移比較直觀地展示了壓電疊堆的遲滯非線性。2.對壓電疊堆進行分數(shù)階建模。通過對分數(shù)階微積分的研究,分析分數(shù)階傳遞函數(shù)各參數(shù)對響應信號的影響,構建了壓電疊堆輸出力與驅(qū)動電壓之間的分數(shù)階修正方程,以此建立了壓電疊堆的分數(shù)階模型。在ISE誤差準則下通過粒子群尋優(yōu)算法求取分數(shù)階模型參數(shù),并通過模型輸出位移與壓電疊堆實測位移對比驗證了模型正確性。3.本文為壓電疊堆分數(shù)階模型設計了粒子群分數(shù)階PI~λD~μ控制器,即在ITAE誤差準則下利用粒子群算法求取分數(shù)階PI~λD~μ控制器控制參數(shù)。然后將用該方法整定得到的分數(shù)階PI~λD~μ控制器應用到壓電疊堆實物控制中,并與整數(shù)階PID控制器進行對比,實驗結果顯示:分數(shù)階PI~λD~μ控制器控制下的壓電疊堆輸出位移動態(tài)性能更好,控制精度更高。4.為壓電疊堆設計了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分數(shù)階PI~λD~μ控制算法。該算法用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡得到壓電疊堆的近似Jacobain信息來自適應整定分數(shù)階PI~λD~μ控制器的控制參數(shù),既利用模型信息避免了人工整定的不確定性,又兼?zhèn)淞朔謹?shù)階PI~λD~μ控制器的靈活性和魯棒性。實驗結果表明本文提出的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分數(shù)階PI~λD~μ控制算法能夠?qū)崿F(xiàn)壓電疊堆的高精度位移控制。
【關鍵詞】：壓電疊堆 分數(shù)階建模 分數(shù)階PI~λD~μ 粒子群算法 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 壓電疊堆的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 壓電疊堆建模的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 Preisach模型14
• 1.3.2 Prandtl-Ishlinskii模型14
• 1.3.3 Maxwell模型14-15
• 1.3.4 Krasnosel'skii-Pokrovskii模型15
• 1.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型15-16
• 1.4 壓電疊堆的主要控制方法16-18
• 1.4.1 基于逆模型的前饋控制16-17
• 1.4.2 閉環(huán)反饋控制17-18
• 1.5 本文的章節(jié)安排18-20
• 第2章 壓電疊堆和分數(shù)階微積分基礎理論20-32
• 2.1 壓電學基礎20-23
• 2.1.1 壓電效應20-21
• 2.1.2 壓電材料特性21-22
• 2.1.3 壓電材料性能參數(shù)22-23
• 2.2 壓電疊堆23-24
• 2.3 分數(shù)階微積分24-31
• 2.3.1 分數(shù)階微積分定義25-26
• 2.3.2 分數(shù)階微積分性質(zhì)26-27
• 2.3.3 分數(shù)階Laplace變換27
• 2.3.4 分數(shù)階系統(tǒng)的數(shù)學描述27-28
• 2.3.5 分數(shù)階PI~λD~μ28-30
• 2.3.6 分數(shù)階微積分實現(xiàn)方法30-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第3章 壓電疊堆位移采集與控制平臺設計32-40
• 3.1 xPC平臺介紹32-34
• 3.2 xPC平臺制作過程34-35
• 3.3 壓電疊堆位移采集與控制平臺構成35-37
• 3.4 壓電疊堆位移采集37-38
• 3.5 本章小結38-40
• 第4章 壓電疊堆的粒子群分數(shù)階PI~λD~μ閉環(huán)控制40-58
• 4.1 分數(shù)階微積分特性40-42
• 4.2 壓電疊堆的分數(shù)階建模42-44
• 4.3 參數(shù)辨識實驗44-48
• 4.3.1 粒子群優(yōu)化算法45-46
• 4.3.2 模型結果46-48
• 4.4 壓電疊堆控制系統(tǒng)的粒子群分數(shù)階PI~λD~μ控制器設計48-54
• 4.4.1 分數(shù)階PI~λD~μ階次對系統(tǒng)的影響49-52
• 4.4.2 分數(shù)階PI~λD~μ控制器的一般設計方法52-53
• 4.4.3 粒子群分數(shù)階PI~λD~μ控制器設計53-54
• 4.5 粒子群分數(shù)階PI~λD~μ的壓電疊堆位移控制實驗54-57
• 4.6 本章小結57-58
• 第5章 壓電疊堆的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分數(shù)階PI~λD~μ閉環(huán)控制58-66
• 5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡58-59
• 5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分數(shù)階PI~λD~μ控制算法設計59-61
• 5.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分數(shù)階PI~λD~μ的壓電疊堆位移控制實驗61-63
• 5.4 本章小結63-66
• 第6章 總結與展望66-68
• 6.1 全文總結66
• 6.2 研究展望66-68
• 參考文獻68-76
• 作者簡介及科研成果76-78
• 致謝78

【參考文獻】

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本文編號：748292