【摘 要】
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压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能。循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿。此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影响,本文设计了一种单神经元自适应比例-积分-微分控制器,对压电驱动器进行跟踪控制,从而实现对期望信号的准确跟踪。实验结果验证了所建立模型的精度以及控制器的跟踪性能。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61633012,62003172).
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压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能。循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿。此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影响,本文设计了一种单神经元自适应比例-积分-微分控制器,对压电驱动器进行跟踪控制,从而实现对期望信号的准确跟踪。实验结果验证了所建立模型的精度以及控制器的跟踪性能。
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