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基于径向基神经网络的压电作动器建模与控制

资 源 简 介

针对压电作动器(piezoelectric actuator,PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regressive exogenous,ARX)表征频率的影响,并对模型参数进行了辨识.此模型可以在信号频率在1~300 Hz范围内时,较好地描述压电作动器的迟滞特性,建模相对误差为1.99%~4.08%.采用RBF神经网络前馈逆补偿控制,结合PI反馈的复合控制策略实现跟踪控制,控制误差小于2.98%,证明了控制策略的有效性.


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