超磁致伸缩执行器磁滞非线性建模与控制

针对超磁致伸缩执行器的磁滞非线性问题,应用Priesach理论模型建立了执行器的磁滞模型,并根据其逆模型设计了前馈补偿器,同时设计了磁滞模型的自适应算法和动态调整前馈补偿器的参数,最终实现对执行器磁滞非线性进行补偿和控制。仿真和试验结果表明该模型能够很好的描述执行器的磁滞非线性,采用自适应算法有效地改善了执行器输出位移的磁滞非线性,减小了系统的非线性误差,提高了执行器的控制精度。     

超磁致伸缩微位移执行器的矢量阻抗分析模型

超磁致伸缩微位移执行器应用于精密、超精密加工场合时,执行器系统易受外负载影响,且在动态工作状态下会产生磁滞和涡流等效应,引起工作性能发生改变。应用线性压磁方程,机电换能方程和阻抗分析理论建立超磁致伸缩执行器的矢量阻抗分析模型。模型中将执行器系统的矢量阻抗分为机械导纳和电气阻抗两部分讨论,在机械导纳中引入负载影响,将压磁系数定义为复常数,模拟磁滞效应;在电气阻抗中,通过在求解的超磁致伸缩材料内部磁场引入涡流影响项来模拟系统的非线性特性;两部分之和得出超磁致伸缩微位移执行器系统的矢量阻抗。试验结果显示模型计算的系统矢量阻抗值与测量值间幅值误差约7%,相位误差约7.7%,表明所建立的模型能够近似描述系统在精密加工场合时的阻抗特性,可为超磁致伸缩微位移执行器的设计、控制和性能优化提供指导。     

超磁致伸缩执行器的动力学参数及磁滞模型参数的辨识方法

根据JILES等提出的铁磁磁滞模型和JILES建立的磁机效应理论,结合能量守恒的观点,对超磁致伸缩执行器(GMT)的动力学参数及磁化参数进行辨识.针对JILES方法确定磁滞磁化模型所需磁性材料参数多,且在执行器工作条件下不易测量的缺点,经过对数学模型的推导变换,提出一种基于试验数据简便易行,试验数据容易获取的参数辨识方法,参数的估计可采用最小二乘类的辨识方法.给出低频试验下的辨识结果,此辨识方法可以为超磁致伸缩执行器的离线优化或在线控制提供可靠的参数.     

基于双曲正切函数磁滞算子的超磁致伸缩驱动器动态Preisach模型

经典Preisach算子存在不能反映单元算子磁滞输出依赖于输入变化率的固有缺陷,为扩大Preisach磁滞模型的应用范围,提出一种基于双曲正切函数的动态Preisach磁滞算子,其形状参数为输入变化率的双曲正切函数,该算子可描述超磁致伸缩驱动器磁滞依赖输入变化率的特性。在此基础上构造出超磁致伸缩驱动器动态Preisach模型,并利用BP神经网络完成动态Preisach模型的参数辨识。进行超磁致伸缩驱驱动器磁滞输出试验研究,将驱动频率分别为40 Hz、70 Hz、100 Hz的正弦电流下超磁致伸驱动器(Giant magnetostrictive actuator,GMA)输出位移试验数据作为训练样本数据,并另取训练样本数据中未包含的100 Hz以下20 Hz、50 Hz、80 Hz与100 Hz以上120 Hz、130 Hz、150 Hz共六种频率信号下GMA输出位移试验数据对其预测能力进行检验,结果表明该动态模型能够较为精确地描述超磁致伸缩驱动器的动态磁滞现象并具有较好的模型泛化能力。在0~150 Hz频率的输入电流下,该动态Preisach模型的最大预测位移均方误差为2.87μm,最大绝对位移误差为4.4μm。研究结果可广泛应用于GMA实时控制系统,提高GMA器件的控制精度。     

超磁致伸缩执行器的自由能磁滞模型的优化算法研究

介绍了超磁滞伸缩执行器的自由能磁滞模型,对该自由能磁滞模型的数值计算进行了具体分析,由此提出了该自由能磁滞模型的四种数值实现方法;比较了四种数值实现方法的计算精度和计算效率,并与已有文献的实验结果和计算结果对比,得出近似Gauss-Legendre积分法进行积分离散化与矩阵表示法实现核函数相结合的方法在保证计算精度的同时,大大缩短了运算时间,是超磁致伸缩执行器的自由能磁滞模型的四种数值实现方法中的最优算法。     

超磁致伸缩执行器的系统建模与控制技术

回顾了超磁致伸缩执行器的系统建模与控制技术的发展历程.归纳出超磁致伸缩执行器的基本设计思想.总结了近年来在传感器、执行器集成、磁滞非线性建模以及控制技术方面的主要研究成果,讨论了该领域尚待解决的问题.     

Preisach磁滞模型在超磁致伸缩驱动器中的应用研究

在对所设计的超磁致伸缩驱动器(GMA)结构与其工作中磁滞非线性现象详细介绍的基础上,利用Preisach经典模型分析建立了能精确描述GMA磁滞特性的Preisach磁滞预测数值模型,设计了其输入校正迭代算法逻辑,并经定位实验成功,验证了对GMA工作的非线性补偿,有效提高了GMA输出位移的精确性。     

基于超磁致伸缩材料的折弯型压曲放大机构设计、分析与控制

为满足微位移定位系统的应用要求,设计由超磁致伸缩材料驱动的新型折弯型柔性压曲放大机构。在其他微位移放大机构的基础上,设计便于制作和使用的二维平面型折弯型机构,该机构在实现微位移放大的同时也使位移的方向产生90°转变。通过有限元计算分析,优化折弯屈曲板的结构参数。针对超磁致伸缩材料输出位移与输入电流间磁滞非线性与其负载和频率的关系,采用BP神经网络分别构造磁滞上升半环和下降半环的逆模型,并通过输入信号对其进行选择从而进行磁滞补偿。仿真试验结果验证了该方法的有效性。构建基于超磁致伸缩材料驱动的压曲放大机构试验装置,采用该装置,分别对单环磁滞和多环磁滞进行补偿控制试验,获得了满意的位移控制效果。     

超磁致伸缩驱动器频率相关的动态磁滞模型

考虑超磁致伸缩驱动器频率相关的涡流损耗和异常损耗,将Jiles-Atherton静态磁化强度模型扩展为动态磁化强度模型。基于动态磁化强度模型及驱动器结构动力学原理,建立驱动器的动态磁滞模型,并应用遗传算法辨识该模型的参数。试验结果表明,该模型能在较宽的频率范围内较好地描述驱动器的动态磁滞特性,对驱动器的性能估计和控制器设计具有重要指导意义。     

超磁致驱动器迟滞系统逆模补偿控制

设计了超磁致驱动器和实验系统。针对超磁致伸缩执行器的磁滞非线性问题，对迟滞系统进行了可逆性分析后，采用BP神经网络对超磁致驱动器的迟滞特性建立了逆模型。分别进行了有逆模前馈的开环控制、传统PID控制和PID加逆模前馈的闭环控制来补偿迟滞特性。实验结果表明，逆模前馈补偿器有效地减小了系统的非线性误差，提高了执行器的控制精度。     

超磁致伸缩电—机转换器位移感知模型及滞环分析

超磁致伸缩电—机转换器响应快、可靠性高,但动态驱动时,因受磁滞、涡流等因素影响,输出位移的滞环较大。需要以准确的数学模型为基础,通过控制算法来补偿滞环,或通过优化其结构参数来降低滞环。通过实时测量超磁致伸缩棒上所绕线圈两端的感应电压和推导此感应电压与超磁致伸缩电—机转换器输出位移的关系,建立实时反映超磁致伸缩棒磁化状态的超磁致伸缩电—机转换器动态位移感知模型,并进一步推导出了超磁致伸缩电—机转换器输出位移的滞环与其结构参数的关系。通过与试验结果对比,当驱动频率小于300 Hz时,由所建模型计算出的位移峰—峰值的相对误差小于5.8%;通过仿真研究超磁致伸缩电—机转换器结构参数对输出位移滞环的影响,得出增加预压弹簧的刚度,可以降低动态驱动时的滞环。     

基于改进BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型

为了利用样本数据准确完成机床基础部件可再制造性评价,提高机床基础部件可再制造性评价预测精度,提出一种采用模拟退火遗传算法优化BP神经网络的机床基础部件可再制造性评价模型。该评价模型以机床基础部件可再制造性经典评价模型评价结果为样本数据,建立机床基础部件可再制造性评价BP神经网络预测模型,采用模拟退火遗传算法优化BP神经网络模型,寻找更优初始网络权值、阈值,以提高收敛速度和避免局部收敛。以一台机床基础部件可再制造性评价为例,验证了基于模拟退火遗传算法优化的BP神经网络评价模型具有更好的预测精度。     

协作制造网络伙伴选择组合模型与算法研究

为满足快速响应市场需求、快速选择和配置资源,提出了三阶段协作制造网络伙伴选择组合优化模型;针对遗传算法早熟收敛和模拟退火算法搜索冗长问题,提出了基于邻域函数的尺度参数自寻优的改进遗传模拟退火算法,并在Delphi环境下通过实验仿真验证了算法的有效性.     

超磁致伸缩换能器的建模方法

超磁致伸缩换能器工作的同时受到机械力场和电磁场的双重作用,特性必然受机械结构参数和电源特性的双重影响,为寻找最佳的机械结构参数和电源特性参数,必须建模研究。本文讨论了超磁致伸缩换能器的建模方法,为换能器的设计、研究提供借鉴。     

超磁致伸缩换能器的建模方法

超磁致伸缩抉能器工作时同时受机械力场和电磁场的双重作用．特性必然受机械结构参数和电源特性的双重影响,为寻找最佳的机械结构参数和电源特性参数．必须建模研究。讨论超磁致伸缩换能器的建模方法,为换能器的设计、研究提供借鉴。     

基于遗传退火优化MSVM的齿轮箱故障诊断

为了实现齿轮箱典型故障的自适应准确辨识,提出一种遗传退火算法优化多核支持向量机的齿轮箱故障诊断模型。首先,将齿轮箱故障振动信号经验模式分解为多个内禀模态分量并提取其幅值能量特征;然后,再基于高斯核和多项式核构建多核支持向量机;最后,将表征齿轮箱故障特征的内禀模态分量能量输入到遗传退火算法优化的多核支持向量机进行故障模式辨识。理论分析表明,多核支持向量机能够逼近任意多元连续函数,遗传退火参数优化可快速准确得到多核支持向量机的全局最优参数向量。通过齿轮箱的故障模拟实验验证了该方法的有效性,结果表明,相比于传统的故障诊断模型,该方法显著提高了齿轮箱典型故障的诊断精度和泛化推广能力。     

超磁致伸缩薄膜磁致伸缩耦合机理的有限元分析

从微观能量角度分析了超磁致伸缩薄膜的磁致伸缩机理,建立了超磁致伸缩薄膜的非线性强磁—机械耦合模型。设计了简支梁式超磁致伸缩薄膜的驱动磁场并对其进行实验研究。通过Ansys有限元分析软件对简支梁式超磁致伸缩薄膜驱动模型进行了模拟分析,最终得到的薄膜的内部磁场分布结构及固有频率。结果表明,采用椭圆积分法得到薄膜内部磁场分布的数学模拟计算结果与有限元仿真结果基本一致。     

基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化

针对遗传算法存在容易早熟的不足,将模拟退火算法融合到遗传算法中,建立了模拟退火遗传算法,并将其应用于PID控制器的参数优化.结果表明,将模拟退火算法融合到遗传算法中是有效的,基于模拟退火遗传算法的PID控制器参数优化是可行的.     

一种基于小生境的混合遗传退火算法

分析遗传算法和模拟退火算法混合优化策略的构造出发点 ,融合小生境技术的思想 ,提出一种以遗传算法和模拟退火算法为子算法的基于小生境技术的混合遗传退火算法———NGSA算法 ,并对该算法的特点和优化性能作了定性分析。结合典型多峰值测试函数———Shubert函数的求解实验 ,说明NGSA算法具有较强的全局和局部搜索能力 ,能够高效地寻找到多个全局极值 ,且参数选择不必过分严格 ,是一种优化能力、效率和可靠性较高的多峰值优化方法。最后 ,讨论了该算法在机械学科的广泛应用背景。