基于MPI模型的动态迟滞非线性系统的建模与控制

发布时间：2021-04-30 08:44

　　随着科技的发展,智能材料结构迅速成为研究热点.超磁致伸缩作动器（Giant Magnetostrictive Actuator,GMA）以其具有大位移、大功率、控制精度高响应速度快等诸多优点,在声纳、超精密机床、机器人、微电机系统、原子显微镜、等工程领域中均显出了良好的应用前景,成为一种极具潜力的新型智能微位移作动器.率相关迟滞非线性及应力相关迟滞非线性成为GMA在工程广泛应用的阻碍因素,这种动态迟滞现象的存在不仅会降低系统性能和控制精度,甚至导致系统发散或者不稳定,从而阻碍了智能材料在更广阔领域中的应用.因此,本文在Modified Prandtl-Ishlinskii（MPI）模型基础上针对GMA的率相关及应力相关迟滞非线性进行建模与控制,主要工作有以下两个部分:1、第一部分通过将MPI模型与动态权值、动态阈值相结合来对GMA的率相关迟滞非线性进行建模,建立了能够在一定频率范围内有效表征GMA的率相关迟滞非线性的模型,RDMPI（Rate-Dependent Modified Prandtl-Ishlinskii）模型.为了检验所建动态模型的准确性以及其在控制中的效果,针对所建模型... 

【文章来源】：鲁东大学山东省

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 迟滞非线性
        1.1.1 经典迟滞非线性
        1.1.2 动态迟滞非线性
    1.2 迟滞非线性建模方法及控制方法
        1.2.1 经典迟滞非线性建模方法
        1.2.2 动态迟滞非线性系统建模方法
            1.2.2.1 率相关迟滞非线性系统建模方法
            1.2.2.2 应力相关迟滞非线性系统建模方法
    1.3 迟滞非线性系统控制方法
    1.4 智能材料结构
    1.5 论文主要工作框架
第2章 预备知识
    2.1 迟滞环特征量描述
    2.2 迟滞非线性系统建模相关理论基础
    2.3 迟滞非线性系统控制相关理论基础
第3章 GMA的率相关迟滞非线性建模及控制
    3.1 GMA的率相关迟滞特性
    3.2 GMA的率相关MPI模型
        3.2.1 MPI模型
        3.2.2 RDMPI模型
    3.3 参数辨识及模型检验
    3.4 基于RDMPI模型跟踪控制仿真实验
    3.5 本章小结
第4章 GMA的应力相关迟滞非线性建模与控制
    4.1 GMA的应力相关迟滞特性
    4.2 GMA的应力相关Hammerstein模型
    4.3 参数辨识及模型检验
    4.4 基于应力相关Hammerstein模型的前馈反馈控制器设计
    4.5 本章小结
第5章 结束语
    5.1 研究总结
    5.2 研究展望
参考文献
作者简历


【参考文献】：
期刊论文
[1]超磁致伸缩作动器的率相关Hammerstein模型与H∞鲁棒跟踪控制[J]. 郭咏新,张臻,毛剑琴,周克敏.  自动化学报. 2014(02)
[2]超磁致伸缩作动器的率相关建模与跟踪控制[J]. 郭咏新,毛剑琴.  北京航空航天大学学报. 2013(10)
[3]率相关超磁致伸缩作动器的建模与H∞鲁棒控制[J]. 柳萍,毛剑琴,刘青松,周克敏.  控制理论与应用. 2013(02)
[4]基于Hammerstein-like模型的超磁致伸缩作动器建模与控制[J]. 柳萍,毛剑琴,张伟,周克敏.  北京航空航天大学学报. 2013(07)
[5]一类具有应力相关迟滞非线性智能结构的建模与跟踪控制研究(英文)[J]. 马艳华,毛剑琴.  自动化学报. 2010(11)
[6]On the Control of Plants with Hysteresis: Overview and a Prandtl-Ishlinskii Hysteresis Based Control Approach[J]. Qingqing Wang Chun-Yi Su Yonghong Tan (Deptartment of Mechanical and Industrial Engineering, Concordia University, Montreal, Quebec, H3G 1M8 Canada ) (Laboratory of Intelligent Systems and Control Engineering, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541000 P. R. China).  自动化学报. 2005(01)
[7]智能材料与智能结构及其应用[J]. 孙四海,刘军.  淮南职业技术学院学报. 2003(02)



本文编号：3169201