智能作动器Preisach迟滞参数辨识及补偿研究.pdf

智能作动器Preisach迟滞参数辨识及补偿研究.pdf

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1、振动与冲击第33卷第2O期JOURNALOFVIBRATIONANDSHOCK智能作动器Preisach迟滞参数辨识及补偿研究王萍萍,刘磊,栾晓娜(1.哈尔滨工业大学航天学院,哈尔滨150001;2.大连理工大学航空航天学院,辽宁大连116024)摘要:针对实现智能作动器精确运动需对迟滞非线性进行辨识、补偿问题,采用奇异值分解方法辨识Preisach模型参数,构造变幅值谐波输入信号满足持续激励条件;基于辨识模型设计逆模型前馈补偿Preisach迟滞非线性;通过压电平台检验该辨识、补偿方法。实验结果表明,奇异值分解法可有效辨识迟

2、滞效应非线性模型,基于辨识结果的逆模型补偿可减小跟踪误差89.5%。关键词:智能作动器;Preisach迟滞效应;奇异值分解;逆模型中图分类号:TP24;TP29文献标志码:AParameteridentificationandcompensationofPreisachhysteresisinsmartactuatorsWANGPing-ping,Lei,LUANXiao—na(1.SchoolofAstronautics,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China;2.Da

3、lianUniversityofTechnology,SchoolofAeronauticsandAstronautics,Dalian116024,China)Abstract:Theworkingperformanceofsmartactuatorsisaffectedbythehystereticeffectnonlinearity.Thus,itisnecessarytoidentifyandcompensatethehysteresisnonlinearitytoachieveprecisemotion.Byvirt

4、ueofthesingularvaluedecomposition(SVD)method,theparametersofthePreisachmodelwereidentified,takingdesignedharmonicsignalswithvaryingamplitudesasinputstosatisfyPEcondition.Then,basedontheidentifiedPreisachmodel,themodel—inversionfeedforwardwasdesignedtocompensatethehy

5、steresisnonlinearity.Apiezoelectricstagewasusedtovalidatetheproposedidentificationandcompensationmethods.TheexperimentalresultsindicatethatthehysteresisnonlinearitycanbeidentifiedusingtheSVDmethod.andthetrackingerrorisreducedby89.5%usingthemodel-inversioncompensator

6、.Keywords:smartactuator;Preisachhysteresiseffect;singularvaluedecomposition;model—inversion智能作动器广泛用于微纳米技术领域,但其迟滞也会产生小的奇异值,需进行截断以减小误差。但若非线性效应影响作动器精度,而迟滞非线性效应造成输人信号不满足持续激励(PE)条件J,也易造成较的误差可达位移的10%一15%_1J。为提高作动器精大辨识误差。因此需采用具有变幅值的输入信号进行度,需研究智能作动器迟滞非线性辨识及补偿J。参数辨识,以满足持续激励条

7、件,提高辨识精度。为验迟滞效应物理特性较复杂,可通过基于现象的数证辨识结果,本文设计Preisach逆模型前馈补偿迟滞非学模型描述,尤其Preisach模型。经典Preisach迟线性,利用压电平台实验验证迟滞辨识、补偿方法的有滞非线性只依赖输入信号路径,与信号频率无关,而效性。Preisach具有全局记忆性_5J,即过去、当前时刻输入共1Preisach迟滞非线性模型同决定将来某时刻输出。为辨识Preisach模型,Henze等通过假设Preisach模型分布函数利用数据点进1.1Preisach迟滞非线性模型行参数辨识,但

8、通常较难提前获得某压电作动器的经典Preisach迟滞非线性模型为迟滞算子与相应分布函数;Song等对输入信号进行微分求解Preisach密度函数的二重积分j,即密度函数,但易受测量噪声影响。本文用最小二乘与奇异值分解方法辨识Preisach模型参数。噪声及扰动,(t)=『主

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