压电微定位平台神经网络与专家模糊复合控制方法
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作者:
作者单位:

(College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China)

作者简介:

周淼磊(1976-), 男, 教授, 博士生导师, 从事微纳驱动与控制理论等研究;张敬爱(1991-), 女, 硕士生, 从事微纳米驱动与控制理论的研究.

通讯作者:

E-mail: zml@jlu.edu.cn

中图分类号:

TP273.3

基金项目:

国家自然科学基金项目(51675228);吉林省科技发展计划项目(20140101062JC);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究规划项目(吉教科合字[2014]第B023号).


Hybrid control for piezoelectric micro positioning platform based on BP neural network and expert fuzzy control
Author:
Affiliation:

(College of Communication Engineering,Jilin University,Changchun 130022,China)

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    摘要:

    为了消除压电微定位平台的迟滞非线性特性,实现高精度定位控制,采用具有两个隐含层的BP神经网络建立压电微定位平台的迟滞模型,以精确描述驱动电压与输出位移的迟滞关系;设计一种基于BP神经网络迟滞逆模型的前馈控制器,对迟滞非线性进行补偿,将迟滞非线性近似线性化.为进一步提高定位系统的精度,提出基于迟滞逆模型前馈补偿和专家模糊控制的复合控制方法.仿真结果表明,该复合控制方法可以将压电微定位平台的定位误差控制在0.091μm以内,从而有效地消除迟滞非线性对压电微定位平台定位精度的影响.

    Abstract:

    For the sake of eliminating the hysteresis nonlinearity characteristic and achieving high precision positioning control, a BP neural network with two hidden layers is adopted to establish the hysteresis model, therefore, the relationship between the driving voltage and the output displacement of piezoelectric micro positioning platform can be described and predicted accurately. A feedforward controller based on the inverse hysteresis model is proposed to compensate the hysteresis negative influence and make the positioning system display a excellent linear property. In order to improve the accuracy of the positioning system further, a hybrid control based on the feedforward compensation and expert fuzzy control is designed. The simulation results show that the maximum positioning error is 0.091μm, and the negative effect of hysteresis nonlinearity has been reduced significantly.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周淼磊,张敬爱,赵宇,等.压电微定位平台神经网络与专家模糊复合控制方法[J].控制与决策,2018,33(1):95-100

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  • 在线发布日期: 2017-12-07
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