基于PI迟滞模型的压电驱动器自适应辨识与逆控制

压电陶瓷驱动器的迟滞非线性特性严重影响了其跟踪定位精度,甚至引起闭环系统失稳.本文采用经典PI模型描述压电驱动器的迟滞非线性,利用自适应投影算法对PI模型的权向量进行在线辨识,并与传统的最小二乘辨识方法进行比较.迟滞PI模型的优点是模型存在解析逆,因此本文对压电驱动器采用自适应逆跟踪控制,利用驱动器的输出位移与参考位移之差使用自适应投影算法在线辨识PI模型的权向量,并计算PI逆模型的权向量和阈值,最终得到要输入的电压值.最后实验结果表明自适应逆跟踪控制比传统的逆模型跟踪控制精度提高了49.8%.     

基于系统相似方法的叠堆型压电驱动器非线性动力学建模及实验研究

根据机械系统与电气系统的相似方法,将叠堆型压电驱动器的非线性电-机械耦合模型完全转换到电气域内,建立了其非线性相似电路模型;给出了非线性相似电路模型中迟滞因子的辨识方法,并对某款商用叠堆型压电驱动器进行了迟滞因子的辨识试验;基于非线性相似电路模型和迟滞因子的辨识结果,对该款叠堆型压电驱动器的非线性特性进行了仿真分析,得到了其非线性位移迟滞回线;仿真结果与试验结果吻合,证明了该建模过程与辨识方法的正确性。该建模方法在电气域内对叠堆型压电驱动器电-机械耦合特性及非线性迟滞特性进行描述,建模过程物理意义清晰且简单实用,对于研究压电驱动器的动态特性及控制算法具有实际意义。     

MFC致动器的动态迟滞模型辨识及补偿控制EI北大核心CSCD

压电宏纤维(marco fiber composite,MFC)具有柔性好、变形能力强的优点,但MFC致动器驱动的柔性臂的迟滞非线性严重影响系统定位精度。提出一种具有非对称性的改进Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型,解决经典PI迟滞模型的缺陷(对称性);该模型基于经典PI迟滞模型,叠加一系列不同权重、不同阈值的双边死区算子获得,基于最小二乘法的迟滞模型辨识结果表明,改进PI迟滞模型对MFC致动器的迟滞建模误差从PI迟滞模型误差的16.06%降到5.58%。另外,建立系统的离散传递函数模型来描述系统的线性动态特性,并与改进PI迟滞模型串联得到组合模型,解决纯迟滞模型仅能描述低频、准静态情况下的迟滞特性问题。在前馈补偿下,对MFC致动的柔性臂进行正弦波轨迹跟踪试验,测得补偿后实测位移与期望跟踪位移基本吻合,跟踪精度达到93.62%以上。试验结果证明,所提出的改进PI迟滞模型、离散传递函数模型及补偿方法的有效性。     

基于三段PI模型的压电驱动器迟滞补偿方法

迟滞非线性降低了压电陶瓷驱动器对期望位移的跟踪精度,为解决该问题,本文通过二次规划寻优算法,基于最小均方误差准则,以压电陶瓷驱动器的运动速度规律为依据,对压电陶瓷运动速度规律不同的迟滞段分别进行PI建模.建模结果表明,相较于传统PI模型,本文提出的三段PI模型能精确地描述压电陶瓷迟滞曲线的非奇对称性.在对压电陶瓷三段PI建模的基础上,计算出压电陶瓷三段PI逆模型的阈值向量与权系数向量.通过建立的三段PI逆模型对压电陶瓷进行迟滞补偿控制,实验结果表明,与传统PI逆模型迟滞补偿控制相比,三段PI逆模型迟滞补偿控制方法将压电陶瓷对期望位移的跟踪精度提高了81.3%.     

迟滞与蠕变耦合压电系统的建模及补偿方法

为了准确地描述压电驱动定位平台复杂的非线性特性，在经典Hammerstein结构模型基础上串联分数阶算子，提出了一种耦合迟滞、动力学和蠕变的非线性数学模型。其中该模型的蠕变、迟滞非线性特性分别采用分数阶算子和PI模型来描述；机械动力学特性使用二阶离散传递函数表示。此外，考虑了耦合模型的参数辨识问题，并通过压电驱动定位试验平台对所提耦合模型进行了验证。在1～100 Hz的正弦波输入电压信号作用下，与不考虑蠕变特性的Hammerstein结构模型相比，该耦合模型在均方根误差指标降低了27%以上，相对误差指标下降了约50%。该试验结果充分表明了所提耦合模型的有效性。在模型建立的基础上设计了逆蠕变和迟滞模型对系统进行前馈补偿，并结合PID控制算法对系统的性能进行调节。仿真结果验证了该复合控制方案在低频和混合频率输入信号下具有良好的跟踪效果。     

基于模糊树的Hammerstein-like模型对超磁致伸缩作动器的建模与控制

基于模糊树提出一种带有动态非线性环节的Hammerstein-like建模方法以描述超磁致伸缩作动器的率相关迟滞非线性特性。所提方法能在一定频率范围内建立一个统一模型,使之不仅能较好地描述单一频率输入信号下的迟滞环,也能较好地描述复合频率输入信号下的迟滞环。同时,基于所提Hammerstein-like模型,设计前馈逆补偿+PID反馈控制策略,实现参考输入信号的跟踪实验,实验结果表明,该控制策略能较好地跟踪频率范围为1的参考输入信号,跟踪精度令人满意,满足工程要求。     

基于迟滞非线性逆补偿的振动主动控制仿真研究

由于压电材料本身的特性,压电作动器对外加电场的响应通常表现为多值映射的迟滞特性。这种迟滞非线性会产生与输入信号相关的相位和谐波失真,一方面会造成系统振荡甚至失稳,另一方面会产生谐波,限制系统性能。本文通过仿射原理对迟滞非线性进行建模,并通过神经网络引入迟滞逆模型,以消除迟滞非线性的影响,在此基础上,结合自适应控制LMS方法对引入补偿的迟滞非线性系统的振动传递控制进行仿真研究。结果表明,具有补偿的迟滞非线性系统的控制误差比没有补偿的系统的控制误差明显减小,而且误差收敛速率也明显变大。     

压电式二维微定位平台的率相关迟滞建模

为了描述压电式多维微定位平台的率相关迟滞非线性特性,提出了一种基于Hammerstein模型的建模方法。以一种二维微定位平台为对象,平台动态模型是由静态迟滞非线性部分和一个线性动态系统部分串联组成。静态非线性部分由改进的Prandtl-Ishlinskii模型描述,线性动态系统部分由外因输入自回归模型(ARX)模型描述,并给出了模型参数辨识方法。为了验证所建立的Hammerstein模型有效性,搭建了实验平台进行实验验证。实验结果表明,对平台施加不同频率电压信号,由Hammerstein模型得到的预测位移和实测位移相对误差范围为1%~5%,预测位移与实测位移接近,说明所建立的模型能精确描述微定位平台的率相关迟滞特性。     

基于模糊控制的微操作平台位置精度补偿方法

由于压电式微操作平台的迟滞非线性会导致其位置精度和动态性能下降,且难以建立精确的迟滞非线性模型,采用一种基于模糊控制策略的位置精度补偿方法,以摆脱对迟滞模型的依赖。以一种一维压电式微操作平台为对象,以平台的位置偏差与偏差变化率为模糊输入,压电驱动器输入电压变化量为模糊输出,提出采用基于PID控制的实验数据获取经验来制定模糊规则的方法。通过模糊推理和解模糊过程,建立平台输入量与输出量之间的模糊关系,实现了可消除迟滞现象的自适应补偿。为了说明所提出的位置精度补偿方法的可行性,通过实验与PID控制进行比较,分析平台跟踪不同频率正弦信号的位置误差。实验结果表明,所提出的模糊控制方法能使平台具有更高的位置跟踪精度和更快的跟踪速度,并具有较好的自适应性。     

气动肌肉的最小二乘支持向量机迟滞模型

针对传统迟滞模型存在的待辨识参数多、参数辨识过程复杂和辨识精度低等问题,采用最小二乘支持向量机对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究。通过非线性映射将原始数据空间映射到高维空间,将原系统的非线性问题变成高维空间中的线性问题,借助于最小二乘法求解该线性方程组,从而提高其求解速度及收敛精度。在气动肌肉迟滞特性实验的基础上,采用所建数学模型,与经典的PI模型进行对比。结果表明,采用最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的建模精度,均方差和平均误差相比PI模型分别减小了99.21%和99.1%,该方法可为后续气动肌肉的迟滞补偿控制提供有效的手段。     

热膜式空气质量流量传感器动态非线性建模

热膜式空气质量流量传感器响应速度较快,测量范围宽,可靠性高,广泛应用于发动机空燃比的测量。但是,这种传感器的动态非线性问题影响了进气量测量的精度。采用基于多幅值阶跃信号的Hammerstein模型和两步辨识方法描述了传感器的特性。通过动态标定实验,得到不同幅值的阶跃输入、输出数据。根据幅值,用最小二乘拟合方法确定非线性系数,由输入数据和非线性系数得到静态非线性环节的输出。根据输出数据,运用线性自回归方法得到动态线性环节的传递函数。这样就建立起块联形式的动态非线性模型,有利于传感器动态非线性的校正。建模结果表明,动态非线性模型比线性模型可更准确地描述传感器的特性。     

具有Hammerstein结构的非对称PI模型的超磁致作动器数学建模EI北大核心CSCD

超磁致作动器(giant magnetostrictive actuator,GMA)作为一种以磁致伸缩材料为核心的智能驱动器,由于其优良的性能而广泛应用于诸多领域中,但是其本身固有的回滞非线性的存在限制了其进一步地发展,因而针对回滞非线性的建模研究一直是该领域的重点。基于Hammerstein结构,应用非对称Prandtl-Ishlinskii(PI)模型来表示Hammerstein结构中的非线性环节,用受控自回归(auto-regressive with exogenous,ARX)模型来表示Hammerstein结构的动态环节(尤其是针对高频信号),并且基于AIC准则的判定过程辨识出了动态系统传递函数的阶次和具体形式,建立了超磁致作动器的一种具有Hammerstein结构的非对称PI模型,并有效地减少了模型辨识参数的数量。试验结果表明,具有Hammerstein结构的非对称PI模型比单一非对称PI模型拥有更高的精度,尤其是针对较大频率的激励信号。     

超磁致伸缩驱动器自适应精密驱动控制研究

超磁致伸缩驱动器(GMA)虽然具有很多优点,但是超磁致伸缩材料(GMM)在磁化过程中存在磁滞非线性,磁滞误差可达20 %,要解决这一问题,必须对GMA采用精确有效的方法实现建模,并用于GMA驱动位移精密控制。研究中采用LMS算法对研制的GMA进行自适应系统模型辨识,用不同频率的正弦信号和方波信号作为输入,辨识模型都能精确逼近GMA输出信号,辨识精度高达0.069 μm;最后采用Fx-LMS算法对GMA进行驱动位移控制实验,通过在线辨识有效减小磁滞误差,提高控制精度。     

基于Prandtl-Ishlinskii模型的智能悬臂梁迟滞补偿与自适应复合控制研究

随着智能结构在当今工程的应用越来越广泛,智能结构的迟滞特性受到越来越多的关注。这种迟滞特性不但影响系统的输出精度,甚至威胁系统的稳定性。为了解决这一问题,本文提出一种自适应复合控制策略:首先运用最小二乘算法在线实时辨识智能结构PI(Prandtl-lshlinskii)正模型,模拟智能结构的迟滞特性;基于智能结构PI(Prandtl-lshlinskii)正模型建立智能结构的PI逆模型,实现智能悬臂梁迟滞特性的补偿;同时,将智能结构的输出作为反馈信号,采用最小方差自校正控制律在线设计反馈增益,达到构成智能结构闭环控制系统的目的。通过数值仿真,对比智能结构在有无迟滞补偿两种情况下的振动控制效果,探索智能结构迟滞特性对智能结构的振动控制效果的影响规律,并通过实验验证两种情况下智能结构振动控制结果,得出迟滞特性影响智能结构振动控制效果的有效结论。结果表明:在有迟滞补偿情况下智能结构的振动控制效果优于无迟滞补偿情况下的控制效果。     

压电致动的谐振式水下柔性结构动态迟滞建模及前馈补偿

具有运动灵活且操作方便优点的宏压电纤维复合材料(macro fiber composite, MFC)致动水下柔性结构广泛应用于水下仿生推进和变形控制系统中，但是MFC的迟滞非线性严重影响了系统的定位精度和操控性能。提出了一种改进Prandtl-Ishlinskii(PI)静态迟滞和传递函数动态模型串联的复合式模型来描述MFC致动水下柔性结构谐振状态下的动态迟滞行为。首先基于所提出水下结构的准静态迟滞特性辨识得到改进PI迟滞模型参数，然后通过传递函数串联馈通环节的动态模型捕捉MFC致动柔性结构的水下谐振特性。实验结果表明所建立的复合式动态迟滞模型能够很好地描述MFC致动水下柔性结构在谐振状态下的动态迟滞行为，并且在固有频率附近一定带宽范围内仍具有较高准确性。基于复合式逆模型的前馈补偿下，水下柔性结构在谐振状态下跟踪正弦轨迹的实测位移与期望位移基本重合，补偿后二者线性度较高，显著提升了MFC致动柔性结构谐振状态下的动态定位和跟踪精度，证实了所提出动态迟滞模型和补偿方法的有效性。     

金属橡胶消极减振系统复杂响应特性研究

对金属橡胶非线性消极减振系统的复杂响应特性进行了研究,基于减振器的双折线本构关系对隔振器的迟滞恢复力进行了线性等效,推导了减振系统的状态方程;对减振器进行了动态加载实验,利用实验数据识别得到了减振器的实际物理参数;利用辨识得到的有量纲的物理参数对系统进行数值仿真,绘制了系统随激励幅值和频率变化的分岔图,确定了系统产生混沌振动的参数区间,分析了金属橡胶减振系统的单频输入多频甚至宽频输出的复杂响应特性,并通过振动实验进行了验证。     

基于PR调节器的PFC控制技术研究及应用

在交流电源的功率因数校正(PFC)控制系统中,针对传统的比例积分(PI)调节器对交流输入信号会存在静态误差的问题,提出一种具有良好交流跟踪和调控特性的比例谐振(PR)调节器代替PI调节器。首先通过理论分析得出PR调节器的传递函数,再以数字化形式应用于PFC的电流环控制,仿真和试验结果表明,该调节器能够无静差地跟踪交流参考信号,相比PI调节器具有更高的功率因数和更小的谐波含量。     

双稳系统随机共振效应的数值分析

以绝热近似随机共振理论为基础,分析了双稳系统随机共振模型,研究系统参数、噪声强度、信号幅值和频率变化对双稳系统随机共振效应的影响。通过分析得出,输入信号和系统参数一定时,系统发生随机共振所需要的噪声存在一个最佳强度;信号幅值的增大有利于随机共振效应的产生;信号频率的增大将使输出功率谱信号频率处谱峰逐渐离开噪声能量集中的低频区,且谱峰幅度逐渐减小,随机共振效应逐渐弱化消失。针对信号幅值、频率、噪声强度超出绝热近似理论的小参数要求而成为大参数,对变尺度方法实现大参数信号的随机共振进行分析和评述。     

SMA迟滞系统的PID控制及参数优化研究

形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)是一类新型功能材料,作为电热驱动器,广泛应用于工程领域。但由于材料内在的非线性性质和迟滞效应使其在控制系统的设计和热力学建模上较为困难,不利于简单控制系统和实时控制的实现。基于Preisach理论给出SMA驱动器系统的温度-位移迟滞模型,分析系统的热传导过程,将传统的比例-积分-微分PID(proportional-integral-differential,PID)策略应用于控制器的设计,并引入蚁群和粒子群两类智能算法优化控制器参数,讨论优化过程和控制效果;与传统PID参数整定方法相比,系统的阶跃响应和正弦信号跟踪性能取得比较理想的效果,且智能算法调节控制器参数的实时性更强,克服非线性和迟滞效应的影响。     

基于ARX模型的齿轮箱建模方法

齿轮箱是一个结构复杂的系统,输入输出的影响因素众多,于是单输入单输出的系统传递特性必然无法准确地反映实际工况中齿轮箱的运行特征,针对此问题本文提出了基于ARX模型的齿轮箱多输入多输出建模方法,并使用两个输入信号（输入轴扭矩和转速信号）及三个输出信号（输出轴扭矩、转速信号和箱体上采集的振动加速度信号）,将齿轮箱建模为一个二输入三输出的系统。实验结果显示：ARX模型从系统固有特性的角度来分析齿轮箱的状态,可以有效区分不同的故障状态。