循环神经网络前馈补偿的压电驱动器跟踪控制

摘要：

压电驱动器固有的迟滞特性,以及其他动态特性严重地影响其跟踪性能.循环神经网络能够准确拟合非线性系统,并且具有记忆存储能力,本文设计了一种循环神经网络对压电驱动器的迟滞特性进行建模,进而得到能够准确模拟输出位移和输入电压之间关系的逆模型,并据此对压电驱动器进行前馈补偿.此外,考虑到建模误差以及其他扰动对驱动器跟踪精度的影响,本文设计了一种单神经元自适应比例-积分-微分控制器,对压电驱动器进行跟踪控制,从而实现对期望信号的准确跟踪.实验结果验证了所建立模型的精度以及控制器的跟踪性能.

关键词：压电驱动器;迟滞;非线性;循环神经网络;逆模型;前馈控制;神经元;自适应控制

所属期刊栏目：16

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金项目61633012,62003172

在线出版日期：2021-08-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：567-574