基于分数阶PI~λD~μ的压电叠堆控制方法研究

发布时间：2017-08-28 15:14

  本文关键词：基于分数阶PI~λD~μ的压电叠堆控制方法研究

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【摘要】：作为精密位移执行器,压电执行器有着响应频率高、发热小、刚度强等优点,这使得它在生物工程、航空航天、电子封装、光学成像等领域的应用越来越广泛。压电叠堆是压电执行器中的重要一员,它由叠堆型压电片构成,输出行程更大,但是压电叠堆存在着压电材料的共同缺点就是具有迟滞特性,使得其驱动电压与输出位移之间呈非线性关系,这对工程中的精密跟踪定位是十分不利的。为克服压电叠堆的迟滞非线性,实现压电叠堆位移的精密控制,本文以分数阶微积分为工具对压电叠堆的建模和控制展开了研究工作。主要工作内容如下:1.本文搭建了基于x PC target原型环境的压电叠堆位移采集与控制平台,利用该平台采集压电叠堆位移,并用小波变换技术对采集数据进行去噪处理,采集的压电叠堆位移比较直观地展示了压电叠堆的迟滞非线性。2.对压电叠堆进行分数阶建模。通过对分数阶微积分的研究,分析分数阶传递函数各参数对响应信号的影响,构建了压电叠堆输出力与驱动电压之间的分数阶修正方程,以此建立了压电叠堆的分数阶模型。在ISE误差准则下通过粒子群寻优算法求取分数阶模型参数,并通过模型输出位移与压电叠堆实测位移对比验证了模型正确性。3.本文为压电叠堆分数阶模型设计了粒子群分数阶PI~λD~μ控制器,即在ITAE误差准则下利用粒子群算法求取分数阶PI~λD~μ控制器控制参数。然后将用该方法整定得到的分数阶PI~λD~μ控制器应用到压电叠堆实物控制中,并与整数阶PID控制器进行对比,实验结果显示:分数阶PI~λD~μ控制器控制下的压电叠堆输出位移动态性能更好,控制精度更高。4.为压电叠堆设计了RBF神经网络分数阶PI~λD~μ控制算法。该算法用RBF神经网络得到压电叠堆的近似Jacobain信息来自适应整定分数阶PI~λD~μ控制器的控制参数,既利用模型信息避免了人工整定的不确定性,又兼备了分数阶PI~λD~μ控制器的灵活性和鲁棒性。实验结果表明本文提出的RBF神经网络分数阶PI~λD~μ控制算法能够实现压电叠堆的高精度位移控制。
【关键词】：压电叠堆 分数阶建模 分数阶PI~λD~μ 粒子群算法 RBF神经网络
【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4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 课题研究背景及意义10-11
• 1.2 压电叠堆的国内外研究现状11-13
• 1.3 压电叠堆建模的国内外研究现状13-16
• 1.3.1 Preisach模型14
• 1.3.2 Prandtl-Ishlinskii模型14
• 1.3.3 Maxwell模型14-15
• 1.3.4 Krasnosel'skii-Pokrovskii模型15
• 1.3.5 人工神经网络模型15-16
• 1.4 压电叠堆的主要控制方法16-18
• 1.4.1 基于逆模型的前馈控制16-17
• 1.4.2 闭环反馈控制17-18
• 1.5 本文的章节安排18-20
• 第2章 压电叠堆和分数阶微积分基础理论20-32
• 2.1 压电学基础20-23
• 2.1.1 压电效应20-21
• 2.1.2 压电材料特性21-22
• 2.1.3 压电材料性能参数22-23
• 2.2 压电叠堆23-24
• 2.3 分数阶微积分24-31
• 2.3.1 分数阶微积分定义25-26
• 2.3.2 分数阶微积分性质26-27
• 2.3.3 分数阶Laplace变换27
• 2.3.4 分数阶系统的数学描述27-28
• 2.3.5 分数阶PI~λD~μ28-30
• 2.3.6 分数阶微积分实现方法30-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 压电叠堆位移采集与控制平台设计32-40
• 3.1 xPC平台介绍32-34
• 3.2 xPC平台制作过程34-35
• 3.3 压电叠堆位移采集与控制平台构成35-37
• 3.4 压电叠堆位移采集37-38
• 3.5 本章小结38-40
• 第4章 压电叠堆的粒子群分数阶PI~λD~μ闭环控制40-58
• 4.1 分数阶微积分特性40-42
• 4.2 压电叠堆的分数阶建模42-44
• 4.3 参数辨识实验44-48
• 4.3.1 粒子群优化算法45-46
• 4.3.2 模型结果46-48
• 4.4 压电叠堆控制系统的粒子群分数阶PI~λD~μ控制器设计48-54
• 4.4.1 分数阶PI~λD~μ阶次对系统的影响49-52
• 4.4.2 分数阶PI~λD~μ控制器的一般设计方法52-53
• 4.4.3 粒子群分数阶PI~λD~μ控制器设计53-54
• 4.5 粒子群分数阶PI~λD~μ的压电叠堆位移控制实验54-57
• 4.6 本章小结57-58
• 第5章 压电叠堆的RBF神经网络分数阶PI~λD~μ闭环控制58-66
• 5.1 RBF神经网络58-59
• 5.2 RBF神经网络分数阶PI~λD~μ控制算法设计59-61
• 5.3 RBF神经网络分数阶PI~λD~μ的压电叠堆位移控制实验61-63
• 5.4 本章小结63-66
• 第6章 总结与展望66-68
• 6.1 全文总结66
• 6.2 研究展望66-68
• 参考文献68-76
• 作者简介及科研成果76-78
• 致谢78

【参考文献】

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本文编号：748292