压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性建模及控制方法研究

发布时间：2017-08-18 03:17

  本文关键词：压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性建模及控制方法研究

  更多相关文章： 压电陶瓷驱动微定位平台 迟滞非线性 KP模型 自适应混沌粒子群 变论域模糊控制 自适应模糊H∞控制

【摘要】：压电陶瓷驱动微定位平台作为微纳米定位技术的关键核心器件,已经被广泛应用于很多高精度定位工程领域中。然而压电陶瓷驱动微定位平台固有的迟滞非线性对系统的定位精度和稳定性有一定的影响。本文以压电陶瓷驱动微定位平台为研究对象,以降低或消除压电陶瓷驱动微定位平台的迟滞非线性为目标,从建立高精度迟滞非线性模型和设计高精度迟滞补偿控制方法两方面展开了研究。首先对微定位平台技术的发展以及压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性建模方法和控制方法的国内外研究现状进行介绍,并加以总结分析。本文采用Krasnosel'skii-Pokrovkii(KP)模型建立压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性模型,并采用粒子群优化算法对KP模型密度参数进行辨识。辨识结果表明基于粒子群辨识的KP迟滞模型能够很好地描述压电陶瓷驱动微定位平台的迟滞非线性。针对粒子群辨识过程中容易出现的收敛缓慢、陷入局部最优的不足,采用自适应混沌粒子群算法改进辨识过程。该算法进行混沌序列优化和自适应惯性系数两方面改进,有效避免种群陷入局部最优,加快收敛进程。对比辨识结果发现,基于自适应混沌粒子群辨识的KP迟滞模型精度更高,辨识速度更快。为了降低或消除压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性,首先采用模糊控制方案对其进行迟滞补偿控制。根据已有的控制知识和经验,设计了具有一系列模糊控制规则的模糊控制器,并采用三种不同形式的给定信号作为期望输出进行仿真研究。仿真结果证明了所提模糊控制方案能够很好地抑制压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性对定位精度的影响。为进一步提高控制精度,在模糊控制方案的基础上,提出变论域模糊控制方案。该控制方案中,模糊论域随着输入信号误差的变化发生伸缩变换,提高控制系统的误差敏感性。仿真结果表明,变论域模糊控制相比于模糊控制,控制误差更小,定位精度更高。最后,由于上述两种控制方案过度依赖控制经验,且在理论上缺乏严格的稳定性和收敛性证明,因此提出一种基于迟滞非线性分解的自适应模糊H∞控制方案,并给出了基于Lyapunov函数法的闭环稳定性证明。该控制方案通过自适应律调节模糊逻辑系统的权值参数来改变模糊控制器输出,控制过程中无需过多的控制经验。仿真结果表明,该控制方法对压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性补偿控制效果更好,控制精度显著提高,证明了该控制方案有效性和可行性。
【关键词】：压电陶瓷驱动微定位平台 迟滞非线性 KP模型 自适应混沌粒子群 变论域模糊控制 自适应模糊H∞控制
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 研究背景与选题来源11-12
• 1.1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.2 选题来源12
• 1.2 微定位平台国内外研究现状12-16
• 1.2.1 微位移驱动器12-13
• 1.2.2 导轨支撑机构13-15
• 1.2.3 微定位平台国内外研究现状15-16
• 1.3 压电陶瓷驱动微定位平台控制方法研究现状16-21
• 1.3.1 迟滞非线性建模方法研究现状16-19
• 1.3.2 迟滞非线性控制方法研究现状19-21
• 1.4 本文内容安排21-23
• 第2章 压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性建模与辨识23-37
• 2.1 基于KP模型的压电陶瓷驱动微定位平台迟滞非线性建模23-25
• 2.2 KP模型密度参数粒子群算法辨识25-30
• 2.2.1 粒子群算法原理及流程25-27
• 2.2.2 粒子群算法辨识结果与分析27-30
• 2.3 KP模型密度参数自适应混沌粒子群算法辨识30-35
• 2.3.1 自适应混沌粒子群算法原理及流程30-33
• 2.3.2 自适应混沌粒子群算法辨识结果与分析33-35
• 2.4 本章小结35-37
• 第3章 压电陶瓷驱动微定位平台模糊控制37-53
• 3.1 模糊控制理论概述37
• 3.2 模糊控制器设计37-44
• 3.2.1 模糊控制器结构及控制原理37-38
• 3.2.2 模糊控制器算法设计38-41
• 3.2.3 模糊控制仿真与分析41-44
• 3.3 变论域模糊控制器设计44-50
• 3.3.1 变论域模糊控制原理44-47
• 3.3.2 变论域模糊控制仿真与分析47-50
• 3.4 本章小结50-53
• 第4章 压电陶瓷驱动微定位平台自适应模糊H_∞控制53-67
• 4.1 模糊逻辑系统的万能逼近原理53-54
• 4.2 问题的提出54-57
• 4.2.1 迟滞非线性分解54-55
• 4.2.2 控制目标55-57
• 4.3 自适应模糊H_∞控制57-62
• 4.3.1 模糊H_∞控制器设计57-58
• 4.3.2 模糊自适应算法58-60
• 4.3.3 稳定性与收敛性分析60-62
• 4.4 仿真研究与分析62-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第5章 全文总结67-69
• 5.1 全文总结67-68
• 5.2 下一步工作重点68-69
• 参考文献69-75
• 作者简介75-77
• 致谢77

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本文编号：692425