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基于深度神经网络(DNN)的压电陶瓷前馈补偿研究
被引量：
6
1
作者
熊永程
贾文红
+1 位作者
张丽敏
郑丽芳
《压电与声光》
CAS
北大核心
2022年第1期35-41,共7页
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...
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。
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关键词
压电陶瓷
迟滞非线性
深度神经网络
前馈控制
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职称材料
题名
基于深度神经网络(DNN)的压电陶瓷前馈补偿研究
被引量：
6
1
作者
熊永程
贾文红
张丽敏
郑丽芳
机构
中国科学院上海应用物理研究所
中国科学院大学
中国科学院上海高等研究院
出处
《压电与声光》
CAS
北大核心
2022年第1期35-41,共7页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(11805262)。
文摘
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
Keywords
piezoelectric ceramics
hysteresis nonlinearity
deep neural network
feedforward control
分类号
TN384 [电子电信—物理电子学]
TM28 [一般工业技术—材料科学与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度神经网络(DNN)的压电陶瓷前馈补偿研究
熊永程
贾文红
张丽敏
郑丽芳
《压电与声光》
CAS
北大核心
2022
6
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