基于深度神经网络(DNN)的压电陶瓷前馈补偿研究

摘要：

针对压电陶瓷固有的迟滞非线性,设计了一种基于深度神经网络(DNN)的前馈补偿控制系统.该系统包含1个输入层、7个隐藏层和1个输出层.实验结果表明,开环情况下压电陶瓷的位移线性误差达8.91μm.施加神经网络前馈补偿后,压电陶瓷的最大位移误差降低到80 nm,稳态误差为±20 nm.进一步测试表明,在10～100 Hz输入频率下系统最大误差小于100 nm,均方根误差为0.01μm,验证了深度神经网络能够准确补偿压电陶瓷动态迟滞非线性,具有较好的频率泛化能力.

关键词：压电陶瓷;迟滞非线性;深度神经网络;前馈控制

所属期刊栏目：44

分类号：TN384;TM28;TP271.4;TH701(半导体技术)

资助基金：国家自然科学基金11805262

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-41