| 用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制 |
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| 引用本文： | 赵章荣,邬义杰,顾新建,张雷,王彬.用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制[J].光学精密工程,2009,17(4). |
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| 作者姓名： | 赵章荣 邬义杰 顾新建 张雷 王彬 |
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| 作者单位： | 1. 浙江大学,现代制造工程研究所流体传动与控制国家重点实验室,浙江,杭州,310027;华北科技学院,机电系,河北,燕郊,101601
2. 浙江大学,现代制造工程研究所流体传动与控制国家重点实验室,浙江,杭州,310027 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)，教育部高等学校博士学科点专项科研基金，浙江省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 提出了一种利用超磁致伸缩材料(GMM)智能构件精密加工活塞异形孔的方法.采用一种神经网络前馈复合离散滑模变结构控制策略,实现GMM智能构件的精密位移控制,消除了GMM智能构件迟滞非线性的影响.将智能构件的输出位移及其变化率作为小脑模型神经网络(CMAC)输入,构件的输入电流作为网络输出,利用CMAC在线自学习能力建立GMM智能构件的迟滞逆模型;通过离散滑模变结构控制器来消除神经网络的建模近似误差以及外界干扰.仿真结果表明,此控制策略能在线建立智能构件的迟滞逆模型,消除迟滞非线性的影响,控制误差降低到1.5%以内,可实现智能构件的精密位移控制.
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| 关 键 词： | 超磁致伸缩智能构件 小脑模型神经网络(CMAC) 滑模变结构控制 前馈补偿 迟滞非线性 |
Implementation of sliding mode control of giant magnetostrictive smart component by neural network |
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| ZHAO Zhang-rong,WU Yi-jie,GU Xin-jian,ZHANG Lei,WANG Bin.Implementation of sliding mode control of giant magnetostrictive smart component by neural network[J].Optics and Precision Engineering,2009,17(4). |
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| Authors: | ZHAO Zhang-rong WU Yi-jie GU Xin-jian ZHANG Lei WANG Bin |
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| Affiliation: | 1.State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control;Institute of Modern Manufacture Engineering;Zhejiang University;Hangzhou 310027;China;2.Department of Mechanical & Electronic;North China Institute of Science & Technology;Yanjiao 101601;China |
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| Abstract: | A new method for precise machining non-cylinder pin holes of pistons was presented by using Giant Magnetostrictive Material(GMM) smart components.To eliminate the impact of GMM smart component hysteresis and nonlinearity,a real-time hysteretic compensation control strategy combining a CMAC neural network feedforward controller and a sliding mode controller was proposed to implement the precision position tracking control of the smart component.The output and the output rate were used as the input data of CM... |
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| Keywords: | giant magnetostrictive smart component CMAC neural network sliding mode variable structure control feedforward compensation hysteresis nonlinearity |
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