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基于Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則的壓電驅(qū)動器單神經(jīng)元自適應(yīng)遲滯補償

2020-05-07 | pdf | 2.24 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  提出了一種基于單神經(jīng)元自適應(yīng)控制的壓電陶瓷驅(qū)動器遲滯補償方法。對于給定的期望軌跡,利用Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,根據(jù)實際軌跡和期望軌跡之間的誤差動態(tài)調(diào)整PEA的控制輸入。具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元是一個非線性處理單元,非常適合于時變系統(tǒng)?;趩紊窠?jīng)元控制,PEA的遲滯補償可以看作是傳遞生物神經(jīng)元信息的過程。通過實際軌跡與期望軌跡之間的誤差信息,采用神經(jīng)元學(xué)習(xí)的權(quán)值調(diào)整方法對控制輸入進行調(diào)整。此外,本文還將Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則和監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合作為教師信號,能夠快速響應(yīng)控制信號。單神經(jīng)元控制器的權(quán)值可以在線不斷調(diào)整,以提高系統(tǒng)的控制性能。實驗結(jié)果表明,所提出的單神經(jīng)元自適應(yīng)遲滯補償方法能夠很好地跟蹤連續(xù)和不連續(xù)的軌跡。單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器具有較好的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)性能,克服了PEA滯后的速率依賴性。

  壓電作動器(PEAs)作為一種亞納米分辨率的驅(qū)動器件,在需要納米級精確運動的各種應(yīng)用中得到了廣泛的應(yīng)用[1–4],但PEA固有的遲滯非線性大大降低了其定位精度,影響了其在精密定位中的適用性和性能操作任務(wù)。PEA遲滯最顯著的特征是速率依賴性和不對稱性[5-7],即遲滯環(huán)隨著輸入速率(或頻率)的增加而變厚,且遲滯環(huán)的中心不對稱。這些特性增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性,給遲滯建模和補償帶來很大困難。為了解決上述問題,人們提出了許多控制方法來表征和補償PEA的遲滯特性。物理模型可以從物理測量方法中導(dǎo)出,如磁化、應(yīng)力應(yīng)變和能量原理[8,9],但是數(shù)學(xué)表示往往很復(fù)雜,很難得到逆磁滯模型。同時,還提出了一種基于現(xiàn)象的模型,如Preisach模型〔10〕、Prandtl-Ishlinskii(PI)模型〔11,12〕、Maxwell模型〔13〕,由于經(jīng)典PI模型的反演在理論上是可行的,因此在許多研究中被廣泛應(yīng)用于描述磁滯特性豌豆。在得到逆模型后,可以將其作為一個前饋滯環(huán)補償器。這種建模和反演方法被廣泛采用,許多自適應(yīng)方法都可以集成〔14–17〕,為了避免反演計算,還提出了直接反演方法(DIM),直接從參數(shù)辨識中的測量值中識別出逆遲滯模型〔18–20〕

  對于基于模型的遲滯補償,控制器的性能在很大程度上取決于遲滯模型的建模精度。然而,PEA的遲滯特性受許多因素的影響,例如外部負載和控制輸入的頻率。這使得PEA遲滯的建模和補償非常敏感。因此,通常很難獲得高精度的遲滯模型。因此,為了獲得更高的魯棒性和適應(yīng)性,人們提出了許多智能控制算法。例如,為了提高系統(tǒng)對噪聲和干擾的控制精度和魯棒性,提出了一種滑??刂品椒ā?4,21〕,并提出了一種具有前饋滯環(huán)補償和比例積分微分(PID)反饋的線性化控制方法〔22〕,此外,還提出了迭代學(xué)習(xí)控制方法在智能控制領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種功能強大的系統(tǒng)辨識工具。它具有很強的自學(xué)習(xí)能力和對非線性系統(tǒng)的映射能力,在復(fù)雜系統(tǒng)的控制中得到了廣泛的應(yīng)用[24,25]基于動態(tài)線性化多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,提出了無逆預(yù)測控制器〔27〕,并提出了小腦模型關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器〔4〕,采用徑向基函數(shù)(RBF)網(wǎng)絡(luò)對PEA的滯后進行建模和補償〔28〕。然而,S型作用函數(shù)的使用增加了快速、高頻和快速響應(yīng)系統(tǒng)(如PEA)的計算難度。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器中,單神經(jīng)元自適應(yīng)系統(tǒng)保留了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,能夠滿足快速過程實時控制的要求[29,30],因此,本文提出了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)遲滯補償方法。該控制器模仿自適應(yīng)單神經(jīng)元系統(tǒng)學(xué)習(xí),采用Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則和有監(jiān)督學(xué)習(xí)對控制器進行調(diào)整。該控制器能對時變信號做出快速響應(yīng),適用于速率相關(guān)的滯環(huán)補償。通過定位和軌跡跟蹤實驗,研究了該方法的性能。為了比較,還研究了PID控制的性能。對于定位控制,該方法可以在8ms內(nèi)收斂,穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差可以降低到系統(tǒng)的噪聲水平。對于軌跡跟蹤,使用頻率高達50赫茲的正弦和三角形軌跡。實驗結(jié)果表明,該方法對PEA遲滯的速率依賴性具有很好的魯棒性和適應(yīng)性,能夠很好地補償遲滯。本文主要內(nèi)容如下:第二節(jié)介紹了PEA的固有磁滯特性。第三節(jié)介紹了單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器的設(shè)計與分析。為了研究該方法的有效性,第4節(jié)提供了實驗驗證和性能分析。第五節(jié)對本文進行了總結(jié)。

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