發(fā)布時間：2024-06-12 02:14

　　隨著航空航天工業(yè)、微電子技術、精密光學技術、精密機械加工技術等一系列高精尖學科的高速發(fā)展,以壓電執(zhí)行器為核心驅動元件,以柔性鉸鏈為傳動機構的精密微定位平臺因具有工作可靠性高、剛度大、結構緊湊、定位精度高等優(yōu)點在精密驅動領域得到廣泛應用。但是,由于壓電陶瓷材料固有的遲滯、蠕變和率相關等非線性特性,會嚴重影響壓電微定位平臺在微納米驅動系統(tǒng)中的應用。因此本文從建立高精度的遲滯非線性模型和設計有效的控制策略兩個方面對壓電陶瓷微定位平臺進行研究。首先分析壓電陶瓷微定位平臺的結構性能和工作原理,將其分解為靜態(tài)遲滯環(huán)節(jié)和動態(tài)線性環(huán)節(jié)的串聯(lián)形式,從而建立了高精度的Hammerstein率相關遲滯非線性模型。其中Duhem遲滯模型被用來描述壓電微定位平臺的靜態(tài)遲滯特性,然后用線性傳遞函數(shù)來表征壓電微定位平臺的頻率相關特性。根據(jù)Hammerstein模型的結構設計了分步辨識法辨識其模型參數(shù),采用粒子群算法和帶有自適應擾動的改進粒子群算法辨識Duhem模型參數(shù),基于MATLAB工具箱和頻率響應方法辨識線性傳函,并將所求得傳遞函數(shù)與實際系統(tǒng)的頻率響應進行了比較,得到了高精度的Hammerstein參數(shù)模型。實...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與選題來源
        1.1.1 研究背景與意義
        1.1.2 選題來源
    1.2 壓電陶瓷微定位平臺研究現(xiàn)狀
        1.2.1 壓電陶瓷微定位平臺結構簡介
        1.2.2 微定位平臺國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 實驗系統(tǒng)介紹
    1.3 壓電微定位平臺建模與控制方法研究
        1.3.1 遲滯非線性建模方法
        1.3.2 遲滯非線性控制方法
    1.4 本文的研究內容安排
第2章 壓電微定位平臺率相關Hammerstein模型的建立
    2.1 Hammerstein模型介紹
        2.1.1 靜態(tài)遲滯非線性環(huán)節(jié)
        2.1.2 動態(tài)線性環(huán)節(jié)
        2.1.3 參數(shù)辨識方法設計
    2.2 率相關Hammerstein遲滯模型辨識
        2.2.1 粒子群算法辨識Duhem模型參數(shù)
        2.2.2 粒子群算法辨識結果及分析
        2.2.3 改進的自適應粒子群優(yōu)化算法
        2.2.4 基于自適應粒子群優(yōu)化算法的辨識結果及分析
        2.2.5 Hammerstein模型動態(tài)線性部分辨識
    2.3 Hammerstein率相關遲滯模型驗證
        2.3.1 帶有輸出主環(huán)的模型驗證
        2.3.2 帶有輸出主環(huán)和次環(huán)的模型驗證
    2.4 本章小結
第3章 基于Hammerstein逆模型的前饋控制和復合控制
    3.1 基于逆模型的前饋控制器設計
        3.1.1 前饋控制原理簡介
        3.1.2 Hammerstein逆模型的建立
        3.1.3 基于Hammerstein逆模型的前饋控制實驗及分析
    3.2 基于前饋補償?shù)腞BF神經(jīng)網(wǎng)絡復合控制
        3.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構
        3.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在線整定PID參數(shù)
    3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡復合控制的實驗結果及分析
    3.4 本章小結
第4章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡滑�？刂品桨冈O計
    4.1 滑模控制策略介紹
        4.1.1 滑模變結構控制的基本原理
        4.1.2 滑�？刂普鹗巻栴}的分析
    4.2 壓電微定位平臺神經(jīng)網(wǎng)絡滑�？刂破髟O計
        4.2.1 被控對象描述
        4.2.2 遲滯非線性分解
        4.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡滑模控制器設計
    4.3 實驗驗證及結果分析
    4.4 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 全文總結
    5.2 研究展望
參考文獻
作者簡介及在學期間科研成果
致謝



本文編號：3993068