神经网络分数阶PI~μD~λ在压电叠堆控制中的应用

发布时间：2019-09-20 00:55

【摘要】：为了克服压电叠堆的迟滞特性,实现压电叠堆的精确控制,建立了压电叠堆控制系统,研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算法。首先,搭建了采集压电叠堆位移数据的硬件系统,并对含有噪声的位移数据进行了滤波处理;利用径向基函数(RBF)神经网络对压电叠堆建模,得到了模型参数。然后,利用RBF神经网络建模得到的Jacobain信息来整定分数阶PI~μD~λ控制器中的参数对压电叠堆进行控制。最后,与RBF整数阶PID对压电叠堆的控制效果进行了对比。结果显示:RBF建模误差仅为位移实测数据的0.22%,RBF神经网络分数阶PIμDλ控制系统输出稳定,很好地跟随了给定。得到的结果表明RBF神经网络分数阶PI~μD~λ控制器控制性能良好,在压电叠堆的控制中比RBF整数阶PID控制器表现得更加稳定、精确。
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;大陆汽车电子(长春)有限公司净月分公司;吉林大学机械科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金面上项目(No.51475198;No.51375207) 中国博士后科学基金资助项目(No.2015M570270) 吉林省青年科研基金资助项目(No.20140520064JH)
【分类号】：TP183;TM282

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