基于Preisach模型的压电陶瓷执行器线性插值法迟滞位移研究

论文介绍了基于Preisach模型的迟滞特性建模方法.通过一系列实验数据建立了Preisach模型,研究了如何应用线性插值法和BP神经网络方法进行任意Preisach函数X（α,β）值的求解,从而计算得到相应电压序列的位移,分析比较了两种方法的预测结果.实验表明,基于Preisach模型的线性插值方法方法可以更好地预测压电陶瓷执行器的迟滞位移.     

压电陶瓷执行器迟滞特性的广义非线性Preisach模型及其数值实现

压电陶瓷执行器的迟滞非线性不具有经典Preisach模型的次环一致特性,直接利用该模型对压电陶瓷执行器的迟滞特性建模会产生较大误差。为了提高压电陶瓷执行器的迟滞特性建模精度,在非线性Preisach模型的基础上推导得到适用于压电陶瓷迟滞特性的广义非线性Preisach模型,并给出简化分类计算公式。广义非线性Preisach模型将经典Preisach模型表示定理中的次环一致特性修改为次环等弦长特性,放宽了对描述对象的限制要求。实验数据表明,与经典Preisach模型相比,广义非线性Preisach模型预测位移的误差绝对值的最大值降低了0.22 μm,均方根误差降低了0.11 μm,能够更精确地描述压电陶瓷的迟滞特性。     

压电陶瓷执行器迟滞与非线性成因分析

从微观上系统分析了电致伸缩效应、逆压电效应和铁电效应的位移机理,表明:三种效应的位移机理是根本不同的;压电陶瓷执行器的位移主要是由逆压电效应、铁电效应所引起的,电致伸缩效应对位移的贡献极其微弱,可以忽略不计;单纯的逆压电效应是线性的,而铁电效应则是迟滞非线性的.指出了非180°电畴转向与转向的不完全可逆,分别是造成压电陶瓷执行器非线性和迟滞的根本原因.通过实验研究了驱动电压幅值、驱动电压频率、驱动循环次数及晶片厚度对压电陶瓷执行器迟滞和非线性的影响.     

压电陶瓷执行器迟滞补偿及复合控制

快速倾斜镜是星间激光通信终端精瞄系统的核心部件,其驱动装置为压电陶瓷执行器,而压电陶瓷具有迟滞特性,其严重影响了快速倾斜镜的定位精度,进而对星间通信链路的稳定性造成不利影响。为解决这一问题,本文设计了一种改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)模型对压电陶瓷执行器进行建模。在此基础上,提出了压电陶瓷执行器前馈线性化方法,以对迟滞特性进行前馈逆补偿。接着,提出了一种结合改进的P-I模型与增量式PID算法的复合控制算法,并在DSP中实现了该复合控制算法。最后,在试验平台上对该算法进行了验证。结果显示:当分别对系统输入10Hz和100Hz减幅正弦、等幅正弦曲线时,模型误差在0.59%以内,在输入同频100Hz以下的减幅正弦曲线时,传统PID算法的最大误差为59.31μrad,而该复合算法的最大误差为14.22μrad。实验数据表明,本文复合控制方法的动态跟踪性能明显优于传统PID方法,改进Prandtl-Ishlinskii(P-I)模型可以精确描述压电陶瓷的迟滞特性。本文设计的复合控制方法满足实际应用对快速倾斜镜的要求。     

压电陶瓷执行器的神经网络实时自适应逆控制

目的：为了提高压电陶瓷执行器执行精度,提出消除压电陶瓷的非线性、非光滑的迟滞特性的方法。 方法：提出了基于内积的压电陶瓷动态神经网络非线性、非光滑的迟滞逆模型,采用反馈误差学习方法,避免了求取压电陶瓷的Jacobian信息,快速地在线得到压电陶瓷的逆模型,并结合PID反馈控制,在dSPACE系统平台上,实现压电陶瓷的神经网络自适应逆控制,为了提高实时性,程序采用效率高、速度快的C-MEX S Function编程。结果：实验结果表明：神经网络自适应逆控制的控制精度为：0.13μm,而PID控制精度为：0.32μm 。结论：所提出方法有效地消除了迟滞的影响,控制精度高。     

压电陶瓷驱动器迟滞建模与控制研究

压电陶瓷驱动器存在迟滞非线性,在超精密定位应用中影响定位精度和系统性能。针对这一问题,提出了一种减小迟滞的自适应逆控制算法。基于Prandtl-Ishlinskii迟滞算子建立压电陶瓷迟滞模型,构建自适应逆控制系统并进行实验研究。结果证明,利用该算法,系统输出的非线性误差从17.7%下降到1.43%,系统性能显著提高。     

压电陶瓷执行器的动态模型辨识与控制

为了提高精密定位系统中压电陶瓷的控制精度,研究了压电执行器的动态模型及逆模型。根据Weierstrass第一逼近定理,提出了以多项式函数逼近Duhem模型中的分段连续函数f(·)和g(·),并应用递推最小二乘算法辨识Duhem模型的参数α 及f(·)和g(·)的多项式系数,建立了压电陶瓷执行器的非线性参数化动态模型。利用辨识结果建立压电陶瓷执行器的动态逆模型,避免对压电陶瓷执行器进行复杂的模型求逆;介绍了通过逆补偿和PID复合控制对压电陶瓷系统进行的控制。实验结果表明:仅通过逆补偿,可在0~200 μm使得控制绝对误差小于0.8 μm;在前馈逆补偿和PID环控制下,绝对误差可小于40 nm,结果验证了算法的有效性。该算法结构简单,适应性强,便于工程实现。     

压电陶瓷驱动器的滑模神经网络控制

由于压电陶瓷驱动器的迟滞非线性严重影响其定位精度,本文提出了一种滑模神经网络控制方法来改善它的性能.用径向基函数神经网络的输出作滑模控制的等价控制量,由迟滞补偿器估计控射器参数误差、外部扰动和近似计算所造成的不确定量对神经网络的输出控制量进行补偿,从而使驱动器系统状态保持在滑模平面上.基于Lyapunov稳定性理论推导了控制器和补偿器的自适应调节律,分析了控制系统的收敛性和稳定性,以可变幅值的低频三角波为参考位移量对控制系统进行了实验测试与分析,结果表明,只采用神经网络控制时的平均定位误差为0.43 μm,最大误差为0.77 μm,而采用滑模控制方法对神经网络控制量进行补偿后,平均定位误差减小为0.27 μm,最大误差减小为0.49μm,定位精度有了显著的提高.     

基于改进PI模型的压电陶瓷迟滞特性补偿控制

压电陶瓷执行器的迟滞特性会降低星间激光通信精瞄系统的定位精度,对信标光的捕获以及链路的稳定性造成影响。针对这一问题,通过分析压电陶瓷执行器迟滞特性产生机理,提出一种基于PLAY迟滞算子的改进(Prandtl-Ishlinskii,PI)数学模型及其辨识方法,并利用该模型对压电陶瓷执行器迟滞特性进行前馈线性化逆补偿。并通过实验来验证数学模型和线性化的有效性,实验结果表明,通过对系统输入不同频率下等幅和减幅正弦控制信号来验证前馈逆补偿性能时,改进的模型最大拟合误差均在1%之内,通过前馈模型逆补偿的控制方法可使压电陶瓷驱动的线性度误差由5%减小到1%以内,并且改进PI模型在计算复杂度上由O(n)简化为O(1)。     

压电陶瓷执行器的类Hammerstein模型及其参数辨识

针对压电陶瓷执行器的迟滞非线性对压电陶瓷精密定位的影响,提出了应用类Hammerstein模型对压电陶瓷执行器进行建模的方法.建立了压电陶瓷执行器的迟滞模型并且描述其频率相关性.利用类Hammerstein模型把压电陶瓷执行器看成静态迟滞模型和动态二阶系统的串联,其中静态模型由分类排序的Preisach模型进行描述,二阶系统应用遗传算法辨识其参数.实验结果表明:加入二阶系统后,类Hammerstein模型对频率的相关性有较大增强,其误差相应地大幅降低,在800 Hz时平均绝对误差为0.339 2 μm;丽由Prcisach建立的迟滞模型的误差随着频率的增大而大幅增大,在800 Hz为0.888 1 μm.     

压电陶瓷作动器非对称迟滞的建模与补偿控制

针对传统Bouc-Wen模型不能反映压电陶瓷作动器迟滞的非对称特性而导致其补偿控制精度难以提高的问题,提出了一种改进Bouc-Wen模型,通过修改形状控制参数使其能够模拟压电陶瓷作动器的非对称迟滞曲线.利用粒子群优化算法辨识了所需的模型参数,进一步研究了基于模型的前馈补偿控制、前馈加PI反馈补偿控制对于实现高精度位移输出的效果;在开环前馈补偿控制实验中,采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约42％;在前馈加PI反馈补偿控制实验中,采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约20％.研究结果表明:在相同的控制方式下,采用改进Bouc-Wen模型能够得到比传统Bouc-Wen模型更高的轨迹跟踪精度;与单纯采用基于模型的前馈补偿控制相比,采用基于模型的前馈加PI反馈补偿控制可显著提高压电陶瓷作动器的位移输出精度.     

Sliding mode control of the inchworm displacement with hysteresis compensation

This paper proposes a new modeling scheme to describe the hysteresis and the preload characteristics of piezoelectric stack actuators in the inchworm. From the analysis of piezoelectric stack actuator behavior, the hysteresis can be described by the functions of a maximum input voltage and the preload. The dynamic characteristics are also identified by the frequency domain modeling technique based on the experimental data. The hysteresis is compensated by the inverse hysteresis model for precise control of inchworm displacement. Since the dynamic stiffness of an inchworm is generally low compared to its driving condition, the mechanical vibration may degrade accuracy of the inchworm. Therefore, the SMC (Sliding Mode Control) and the Kalman filter are developed for the motion control of the inchworm. The feasibility of the proposed modeling scheme and the control algorithm is tested and verified experimentally.     

基于双曲函数的Preisach类迟滞非线性建模与逆控制

为了补偿压电双晶片驱动器的迟滞非线性,提出了基于双曲函数的Preisach类迟滞非线性建模方法,并用该模型设计了压电双晶片驱动器的逆控制器.首先,用两个双曲函数分别拟合迟滞主环的上升段与下降段,利用坐标变换描述依附于主环的一阶曲线;然后,根据Preisach模型理论的记忆擦除性与次环一致性,基于一阶上升与下降曲线分别描述了次环的上升段与下降段.由于这种建模方法所需的参数远小于Preisach等经典迟滞模型,非常适用于压电驱动器等智能材料系统.实验结果显示,基于这种迟滞非线性模型设计的逆控制器,控制后的最大误差比控制前减小了44.26％,有效地提高了压电双晶片驱动器的定位控制精度.     

基于Preisach模型的磁致伸缩位移传感器迟滞补偿方法

迟滞是磁致伸缩位移传感器测量误差的主要来源之一,减小迟滞可以显著提高传感器的测量精度.根据铁磁材料的磁滞特性分析了位移迟滞的形成过程.针对磁致伸缩位移传感器在短行程中仍存在较大迟滞的问题,将传感器整体视为迟滞系统并通过Preisach模型描述其输入输出关系,然后在此基础上提出了一种软件层面上的迟滞补偿方法,将迟滞曲线分...     

Improvement of the performance of hysteresis compensation in SMA actuators by using inverse Preisach model in closed — loop control system

The aim of this paper is to increase the performance of hysteresis compensation for Shape Memory Alloy (SMA) actuators by using inverse Preisach model in closed — loop control system. This is used to reduce hysteresis effects and improve accuracy for the displacement of SMA actuators. Firstly, hysteresis is identified by numerical Preisach model implementation. The geometrical interpretation from first order transition curves is used for hysteresis modeling. Secondly, the inverse Preisach model is formulated and incorporated in closed-loop PID control system in order to obtain desired current-to-displacement relationship with hysteresis reducing. The experimental results for hysteresis compensation by using this method are also shown in this paper.     

基于迟滞模型压电陶瓷跟踪控制方法

压电陶瓷存在迟滞现象,开环定位精度受到严重影响.本文提出一个能够精确描述迟滞现象的数学模型,通过实验发现压电陶瓷迟滞曲线由转换电压决定.提出基于这个迟滞模型的开环逆控制方法,压电陶瓷迟滞减少至1%以内,控制性能显著提高.     

RBF neural networks hysteresis modelling for piezoceramic actuator using hybrid model

An radial basis function (RBF) neural networks rate-dependent hysteresis hybrid model for piezoceramic actuator is proposed. The piezoceramic actuator cannot be described by neural networks like the back propagation (BP) static neural networks because of its multi-valued hysteresis non-linearity. The proposed hybrid hysteresis model consists of hysteresis-like non-linearity in series with a dynamic RBF neural networks used for implementing non-linear transformations of the phase lag and non-linear magnitude. The hysteresis-like non-linearity model, which is composed of the previous output of piezoceramic actuator and input signal, differs from the hysteresis behaviour of piezoceramic actuator in only ways of their phase and magnitude, and it is used to describe the non-smooth behaviour of piezoceramic actuator. The results of both simulation and experiment show that the new modelling approach is very effective and of higher precision under a decayed input signal with the varying frequency.     

Non-linear compensation and displacement control of the bias-rate-dependent hysteresis of a magnetostrictive actuator

Magnetostrictive actuators invariably exhibit bias-rate-dependent hysteresis, which could cause vibration and error in the micro-positioning control. We present a methodology for linearization control for the hysteresis of a magnetostrictive actuator with a wide range of input rates and biases. The hysteresis compensation is attained through application of a dynamic Bouc-Wen model and experimental measured hysteresis properties of the magnetostrictive actuator under inputs with different frequencies and biases. The effectiveness of the compensator for hysteresis is demonstrated through experimental results of the magnetostrictive actuator under inputs at different frequencies and bias levels. Based on the proposed compensator, a displacement PID controller is applied to force the output displacement of the magnetostrictive actuator to track the desired displacement accurately thereafter. The maximum absolute tracking errors is 0.052 μm. Compared to the control results without the compensator, the compensator can reduce the control error by about 85%. The results indicate that this study provides an effective method which can compensate the hysteresis of the magnetostrictive actuator under different frequencies and biases of inputs.