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为了辨识出最优的PID控制参数,建立压电驱动平台传动系统的动力学模型;根据压电陶瓷实际的迟滞特性曲线的非对称性,改进为非对称的PI迟滞模型,形成基于改进PI迟滞模型的前馈PID控制。采用基于改进的单神经元自适应PID控制算法和基于BP神经网络的PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整。搭建压电陶瓷驱动平台实验系统,并进行闭环控制实验。结果显示,驱动平台在前馈PID控制、单神经元自适应PID控制算法及基于BP神经网络自整定PID控制算法下的平均定位误差分别为16.5 nm,8.3 nm及5.1 nm。自适应PID闭环控制精度优于前馈PID控制,神经网络整定PID控制精度高于单神经元自适应PID控制。 相似文献
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为了提高由直线电机驱动的精密定位系统的定位精度,建立了优化Stribeck摩擦模型,对摩擦力这一影响定位精度的主要因素进行补偿。首先,对于传统的Stribeck摩擦模型进行优化,采用改进的最小二乘算法对模型参数进行辨识。然后,对所建立的摩擦模型补偿算法进行仿真并与扰动观测器的补偿算法进行比较,发现前者速度比后者速度在补偿后提高了4.33%,对摩擦力具有更好的补偿效果。最后,在大行程二维精密定位平台上进行验证,根据平台能够达到的最大速度定义0.005 m/s为低速运动,0.05 m/s为高速运动,在这两种速度下进行实验,并与基于库仑摩擦前馈补偿模型比较。实验结果表明:精密定位平台在速度为0.005 m/s的低速运动时,优化模型的跟随误差减小了67.67%;在速度为0.05 m/s的高速运动时,优化模型的跟随误差减小了51.63%,验证了优化Stribeck摩擦模型补偿算法的有效性。本文提出的优化Stribeck摩擦模型可用于提高由直线电机驱动的精密定位系统的定位精度。 相似文献
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