發(fā)布時間：2023-02-15 19:51

　　壓電陶瓷、超磁致伸縮等智能材料構(gòu)成的智能結(jié)構(gòu)具有體積小巧、響應(yīng)速度快和精度高等優(yōu)點,因而被廣泛用于微電子制造、超精密加工和航空航天等重要領(lǐng)域中。但其本身存在的遲滯非線性不僅會增加系統(tǒng)的建模難度,而且容易導致系統(tǒng)振蕩,影響系統(tǒng)穩(wěn)定性。近年來,許多學者在遲滯特性建模與遲滯系統(tǒng)參數(shù)辨識方面進行了深入的研究,旨在更為準確的描述智能結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)的遲滯非線性特性,降低建模精度對其控制精度的影響。目前,在遲滯非線性建模方面,文獻中多考慮對稱的遲滯曲線,而在系統(tǒng)參數(shù)辨識方面多依賴于測量估計中間變量。在本文中,提出了一種基于傳統(tǒng)Prandtl-Ishlinskii(PI)模型的非對稱遲滯建模方法,和一種基于擴張狀態(tài)觀測器(Extended state observer,ESO)的遲滯系統(tǒng)參數(shù)辨識方法。論文的主要內(nèi)容與成果如下:首先,提出了可用于描述非對稱遲滯曲線的改進PI型。通過將傳統(tǒng)PI模型分解為遲滯算子加權(quán)疊加與線性環(huán)節(jié)和的形式,把非線性輸入函數(shù)和非對稱算子引入到傳統(tǒng)PI模型中,構(gòu)造出改進PI模型。其中,利用非線性輸入函數(shù)來描述遲滯曲線的中軸線,改善剩余遲滯分量的對稱性。同時,設(shè)計了形式簡單的非對稱算...

【文章頁數(shù)】：91 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 遲滯非線性建模
        1.2.2 遲滯非線性系統(tǒng)辨識方法
    1.3 論文的主要內(nèi)容與構(gòu)成
第2章 基于改進PI模型的非對稱遲滯建模及辨識
    2.1 引言
    2.2 傳統(tǒng)PI模型
        2.2.1 Play算子
        2.2.2 傳統(tǒng)PI模型
    2.3 改進PI模型
        2.3.1 非對稱Play算子
        2.3.2 改進PI模型
    2.4 參數(shù)辨識
    2.5 仿真驗證與分析
        2.5.1 非對稱遲滯曲線
        2.5.2 仿真驗證
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于ESO的遲滯非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識
    3.1 引言
    3.2 擴張狀態(tài)觀測器
    3.3 基于Bouc-Wen模型的遲滯非線性系統(tǒng)
        3.3.1 串聯(lián)結(jié)構(gòu)遲滯非線性系統(tǒng)
        3.3.2 Bouc-Wen遲滯模型
        3.3.3 遲滯系統(tǒng)的等效分解
    3.4 參數(shù)辨識
        3.4.1 遲滯系統(tǒng)等效擾動估計
        3.4.2 線性環(huán)節(jié)參數(shù)辨識
        3.4.3 線性環(huán)節(jié)參數(shù)辨識的迭代算法
        3.4.4 靜態(tài)非線性環(huán)節(jié)參數(shù)辨識
    3.5 仿真實例與分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 一類小車位移遲滯系統(tǒng)的在線辨識
    4.1 引言
    4.2 小車位移遲滯系統(tǒng)的構(gòu)造
        4.2.1 小車實驗系統(tǒng)
        4.2.2 小車位移遲滯系統(tǒng)半實物仿真平臺
    4.3 基于ESO的小車位移遲滯系統(tǒng)的在線辨識
    4.4 辨識模型在遲滯非線性補償控制中的應(yīng)用
        4.4.1 Bouc-Wen逆模型
        4.4.2 Bouc-Wen逆模型有效性
        4.4.3 基于逆模型補償?shù)倪t滯非線性系統(tǒng)PID控制
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻
致謝
個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術(shù)論文與研究成果



本文編號：3743739