WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性建模与实验验证

为了模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间的迟滞曲线,通过采用Bouc-Wen模型模拟迟滞分量,提出了一种表征WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间迟滞关系的Bouc-Wen模型并建立了相应的参数辨识方法。为了验证Bouc-Wen模型及其相应的参数辨识方法的有效性,建立了相应的实验装置并对模型进行了实验验证。研究结果表明,Bouc-Wen模型的最大绝对误差为3.78μm,最大相对误差为5.79%,表明Bouc-Wen模型及相应的参数辨识方法能较好地模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性。     

WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性模拟

为了模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间的迟滞曲线,本文通过采用Bouc-Wen模型模拟迟滞分量提出了一种表征WTYD型压电陶瓷微位移器的输出位移与驱动电压之间的迟滞关系的Bouc-Wen模型并建立了相应的参数辨识方法。为了验证Bouc-Wen模型及其相应的参数辨识方法的有效性,建立了相应的实验装置并对模型进行了实验验证。研究结果表明,本文提出并研究的WTYD型压电陶瓷微位移器的Bouc-Wen模型及相应的参数辨识方法能较好地模拟WTYD型压电陶瓷微位移器的迟滞特性。     

压电执行器的非对称动态迟滞特性建模研究

传统Bouc-Wen模型难以精确表征压电执行器固有非对称率相关动态迟滞非线性,因此提出一种广义Bouc-Wen(GBW)迟滞模型用于精确表征压电执行器的迟滞非线性。首先,基于传统Bouc-Wen迟滞模型引入两项非对称项和二阶IIR滤波器表征压电执行器非对称迟滞及高频相位滞后特性,进一步分析了模型参数值与频率变化规律并确定了模型的率相关参数。然后,搭建了基于NI CompactRIO测控系统的压电执行器精密定位实验平台,通过粒子群优化算法完成GBW模型的参数辨识,并对提出的GBW模型进行实验验证。实验结果表明,对于变频率正弦激励信号,GBW模型的最大误差为0.190 6μm,均方根误差为0.043 1μm仅占压电执行器位移行程的0.65%,相较于传统Bouc-Wen(CBW)模型及改进Bouc-Wen(EBW)模型分别下降了82.07%和62.10%。对比CBW模型和EBW模型,所提出的GBW模型精度和宽频性能均有显著提升,并且解析逆模型存在易于控制器设计,有助于实现压电执行器在超精密仪器设备中宽频、高速精密定位。     

压电微定位台的率相关动态迟滞建模及参数辨识

针对压电微定位台固有的率相关迟滞非线性严重限制其微定位精度的问题,研究了基于Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞非线性模型及其建模方法。以改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电微定位台的静态非线性特性,结合ARX(Auto Regressive eXogenous)模型,建立描述压电微定位台的率相关动态迟滞模型。同时,针对传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数辨识时易陷入局部最优的问题,提出一种具有交叉变异策略的改进型粒子群算法进行模型的参数辨识。实验结果表明:与传统的Backlash-Like模型相比,改进的Backlash-Like分段辨识模型在输入电压为60V,频率为2Hz的信号时,模型辨识的最大误差由0.68μm下降到了0.104μm,最大相对误差由2.69%下降为0.35%。当压电微定位台输入电压为60V,频率分别为30Hz,60Hz和90Hz的单频信号时,Hammerstein率相关迟滞模型较Backlash-Like分段辨识模型,均方根误差由0.393 1～0.700 6μm下降至0.054 1～0.190 4μm,相对误差由1.721%～3.087%下降至0.236%～0.831%。验证了基于改进Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞模型较传统的Backlash-Like静态迟滞模型能精确地描述压电微定位台的率相关动态迟滞特性,具有较好的频率泛化能力,提高了压电微定位平台的定位精度。     

压电超精密定位台的动态迟滞建模研究

为了提高压电超精密定位台的建模精度,采用Backlash-Like迟滞非线性模型来描述压电超精密定位台的迟滞特性,采用基于遗传因子的递推最小二乘法来辨识Backlash-Like模型的参数,并结合压电超精密定位台的动态特性,建立了压电超精密定位台的二阶动态迟滞模型。通过实验得到,对比Backlash-Like模型,动态迟滞模型在频率为30和40 Hz时,最大输出位移误差由1.21和1.39μm下降到0.32和0.44μm,且最大相对误差分别仅为3.5%和4.4%,平均位移误差由0.53和0.76μm下降到0.17和0.21μm,平均相对误差由1.93%和3.38%下降到1.11%和1.37%。实验结果验证了提出的动态迟滞模型,既能减小了因压电超精密定位台的动态特性而引起的系统误差,又能很好地模拟其迟滞特性与动态特性,并且避免了不同频率下的模型参数反复辨识问题,提高了压电超精密定位台在高频、快速、大行程定位中的精度。该方法简单且适应性强,易于工程实现。     

基于广义Bouc-Wen模型的压电叠堆迟滞特性建模

针对压电叠堆的固有非线性迟滞现象,提出了一种迟滞模型.基于经典Bouc-Wen模型的基本思想,对其率相关的局限性进行优化,在此基础上构建了广义Bouc-Wen迟滞模型,在不提高模型参数辨识难度的同时,保证了模型在不同速率下仍具有较高的精度.为了验证模型的有效性,利用相关实验设备对其进行实验验证,结果表明,该模型在1 H...     

压电微动工作台的动态迟滞模型

为实现压电微动工作台的快速准确运动定位,研究了其运动定位模型.压电工作台的运动定位精度主要受工作台动态特性和迟滞特性的影响,在介绍这两类典型特性模型及其适用范围的基础上,提出了能够同时体现压电工作台动态特性和迟滞特性的动态迟滞模型,并给出了采用Prandtl-Ishlinskii (PI)迟滞算子的动态迟滞模型参数辨识途径.以TRITOR100型压电工作台为例进行实验研究,结果表明:当压电工作台在30 μm的定位范围内以±900 V/s的输入电压速率进行快速运动定位时,动态迟滞模型的模型精度比以往常用的线性动态模型和迟滞模型有较大提高,其平均误差为0.16 μm,最大误差为0.38 μm,为高性能运动定位工作台控制系统的设计提供了模型基础.     

压电驱动微位移工作台动态特性分析

压电驱动微位移工作台的动态特性分析对其设计及实际应用都有很大的指导作用.本文在线性化的前提下,通过对这种微位移工作台各个组成部分的相应简化,分析了在频响低于共振频率时微位移工作台的动态特性,得出了其传递函数.另外,本文还对影响工作台设计的两个重要边界条件-初始预紧力和工作台所能达到的最大频响进行了比较详细的推导,给出了其所应满足的量化指标.     

多延时输入下压电驱动器迟滞建模及实验验证

压电陶瓷驱动器（PEAs）是一种多用于在精密仪器仪表中实现高速、高精度定位的智能驱动器。然而,其自身存在迟滞、蠕变等非线性,尤其是迟滞特性严重影响了压电驱动器的的控制精度。针对迟滞建模中的不对称和速率相关问题,提出一种多延时输入Prandtl-Ishlinskii(MDPI)模型,基于传统PI模型引入了一组延时输入来描述迟滞的率相关特性,随后加入了偏移系数用于改善模型的非对称性。最后,在压电微运动平台上采集了1～100 Hz的1 V正弦信号实验数据,并与率相关PI模型和动态延迟PI模型进行了模型精度对比。实验结果表明,相比另外两个动态PI模型,该模型能够更准确地描述PEAs的动态特性和迟滞特性。在50 Hz和100 Hz下,MDPI模型最大绝对误差（MAE）分别为0.0815μm和0.142 9μm,均方根误差（RMSE）分别为0.009 5μm,0.011 9μm。相较二者该模型均方根误差精度分别平均提高了72.46%和64.21%。     

压电微动工作台动态迟滞模型研究

为实现压电微动工作台的快速准确运动定位,研究了其运动定位模型。压电工作台的运动定位精度主要受到工作台动态特性和迟滞特性的影响。在介绍这两类典型特性模型及其适用范围的基础上,提出了能够同时体现压电工作台动态特性和迟滞特性的动态迟滞模型,并给出了采用Prandtl-Ishlinskii (PI)迟滞算子的动态迟滞模型参数辨识方法。实验研究表明,动态迟滞模型的模型精度在压电工作台大行程、快速运动定位时较以往线性动态模型和迟滞模型有较大提高,其平均误差为0.16μm,最大误差为0.38μm,为下一步高性能运动定位工作台控制系统的设计提供了必要的模型基础。     

压电陶瓷微动台的复合控制

压电陶瓷微动台的迟滞非线性严重影响其动态定位精度,为了解决这一问题,采用一种改进的PI模型对微动台的迟滞非线性进行了建模.为了提高传统PID算法对压电陶瓷微动台的动态定位性能,将改进的PI模型与传统PID算法组合构成前馈复合控制算法,并进行了微动台的慢速与快速动态定位实验.结果表明,对同频曲线定位时,前馈PID复合算法的最大误差为传统PID算法的40％左右,平均误差为传统算法的20％～30％左右;对多频曲线定位时,前馈PID复合算法的最大误差和平均误差为传统PID算法的33％左右.数据表明前馈PID复合算法的动态定位性能明显优于传统PID算法.     

压电驱动器迟滞非线性的分数阶建模及实验验证

存在于压电陶瓷全工作范围内的迟滞非线性特性,往往会导致压电陶瓷执行器的系统精度下降、振荡,甚至造成系统的不稳定。针对周期性的正弦输入信号,提出一种基于分数阶算子的迟滞建模方法。首先,在分析压电特性和分数阶算子特性的基础上,采用结构简单参数少的分数阶算子来描述压电陶瓷的迟滞特性;然后,搭建了基于dSpace的压电驱动微位移定位实验平台;最后,将基于分数阶算子的迟滞建模方法应用于压电驱动微位移定位平台中,对压电陶瓷的迟滞非线性特性进行辨识。实验结果表明采用基于分数阶的迟滞模型(FOM)比传统的Prandtl-Ishlinskii模型(PIM)及其改进的增强型Prandtl-Ishlinskii模型(EPIM)更有优势;在低频段,FOM模型比PIM模型和EPIM模型精度略有提高,但是在高频段,FOM模型比PIM模型和EPIM模型精度则提高显著。在输入频率为100HZ的情况下,所提出的FOM模型较PIM模型的均方根误差(RMSE)值精度提高69.84%,较EPIM模型的RMSE值精度提高68.88%。     

压电执行器动态迟滞建模与LQG最优控制器设计

为提高空间天文望远镜稳像系统中压电快摆镜(Fast Steering Mirror,FSM)的动态性能,对压电执行器(Piezoelectric Actuator,PZT)动态迟滞补偿和控制进行研究。鉴于基于广义Play算子Prandtl-Ishlinskii(PI)模型的求逆复杂性和迟滞曲线的非对称性,构造一种基于广义Stop算子PI逆模型来补偿压电执行器迟滞非线性。采用Hammerstein模型对压电执行器动态迟滞特性进行建模,以广义PI模型和自回归遍历模型(Auto-regressive Exogenous Model,ARX)分别表征Hammerstein迟滞模型中的静态非线性和率相关性,并针对迟滞率相关模型不确定性问题,提出一种前馈补偿和线性二次型Gauss最优控制算法(Linear Quadratic Gaussian,LQG)相结合的复合控制策略。利用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution algorithm,ADE)辨识和整定模型及控制器参数。实验结果表明:该动态迟滞模型能够有效描述1～100Hz频率范围内压电执行器迟滞曲线,拟合均方根误差为0.077 1μm(@1 Hz)～0.512 3μm(@100Hz),相对误差为0.31%(@1Hz)～2.09%(@100Hz);实时跟踪幅值为24.5μm的变频目标位移,LQG控制算法的跟踪精度相比于直接前馈控制和PID控制分别提高48.6%和27.02%。     

压电陶瓷作动器非对称迟滞建模与内模控制

压电陶瓷作动器被广泛应用于精密定位和控制中,但其本身存在的非对称迟滞非线性特性,严重影响了系统的定位和控制精度。针对这一问题,提出了一种基于广义Bouc-Wen模型的非对称迟滞建模方法,并利用差分进化算法辨识模型参数;基于所建的广义Bouc-Wen模型构建了其具有解析形式的迟滞逆模型,并设计了内模控制方案实现对压电陶瓷作动器的精密跟踪控制;最后在压电陶瓷作动器实验平台,对所提出的建模和控制方案进行了实验验证。对压电陶瓷作动器的建模结果表明,系统建模误差均小于0.051 0,比经典Bouc-Wen模型的建模误差降低约21%～46%;对100 Hz内幅值为20μm的期望位移信号的控制实验结果表明,所提出的控制方法具有良好的实时跟踪性能和跟踪控制精度。对100 Hz期望信号的跟踪控制均方根误差为0.491 6μm,相对误差为0.040 2μm,可以很好地满足实际工程需要。     

压电薄膜型精密运动平台研究

提出了一种利用双压电晶片驱动小型平台的研究方案,该平台可实现水平面内的两自由度精密运动.在对粘滑型运动机构的工作原理进行分析的基础上,建立了压电式粘滑机构的动力学模型并进行了仿真分析,设计研制了试验样机,并从运动性能和承载能力两个方面对样机进行了实验研究.实验结果表明,设计的压电薄膜型精密运动平台结构简单、体积小、质量轻、步距稳定且行程大,电压低于30 V驱动时,步距误差不超过0.5μm,承载能力约为自身质量的7～8倍.