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压电微位移台的动态迟滞建模及实验验证
被引量：
7
1
作者
杨晓京
彭芸浩
李尧
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2255-2261,共7页
为了提高压电微位移平台快速定位的精确度,建立了一种表征压电微位移平台驱动电压与输出位移关系的定位模型。考虑压电工作台在快速、大行程精确定位过程中会受压电陶瓷迟滞特性及本身动态特性的影响,本文采用BoucWen模型描述压电陶瓷...
为了提高压电微位移平台快速定位的精确度,建立了一种表征压电微位移平台驱动电压与输出位移关系的定位模型。考虑压电工作台在快速、大行程精确定位过程中会受压电陶瓷迟滞特性及本身动态特性的影响,本文采用BoucWen模型描述压电陶瓷迟滞特性,并结合压电工作台的动态特性进行共同建模,使模型同时体现压电工作台的动态特性与迟滞特性。为了验证模型的正确性,搭建了基于压电微位移平台和相关驱动器的实验设备对模型进行了实验验证,并进行了测控程序的二次开发。研究结果表明,与单纯的Bouc-Wen模型相比,提出模型在最大位移输出为40μm,输入电压频率为40Hz时的最大误差由3.04μm下降到了0.67μm,此时最大相对误差为1.68%。得到的结果验证了提出的模型可较好地模拟压电工作台的迟滞特性与动态特性,大大提高压电微位移平台在快速、大行程定位中的精确度。
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关键词
压电微位移台
动态特性
迟滞特性
BOUC-WEN模型
运动定位
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职称材料
基于RBF神经网络的压电位移台迟滞非线性建模研究
被引量：
4
2
作者
周哲
杨晓京
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期232-236,共5页
针对压电陶瓷微位移台固有的率相关迟滞非线性特性,以基于play算子的改进PI模型构建迟滞算子,结合径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,建立描述压电陶瓷微位移台迟滞特性的率相关模型。研究结果表明,在输入信号频率在10 Hz~...
针对压电陶瓷微位移台固有的率相关迟滞非线性特性,以基于play算子的改进PI模型构建迟滞算子,结合径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,建立描述压电陶瓷微位移台迟滞特性的率相关模型。研究结果表明,在输入信号频率在10 Hz~90 Hz范围内时,模型输出的最大位移误差为0.3990μm~0.9321μm,均方根误差为0.2594μm~0.5652μm,相对误差为0.95%~2.48%。验证了基于PI迟滞算子和RBF神经网络的仿真模型能够准确有效的描述压电微位移台的率相关动态迟滞特性,具有较高的频率泛化能力。该方法易于实现,工程适用性强,具有较好的实用价值。
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关键词
压电
陶瓷
微
位移
台
率相关迟滞
PI模型
迟滞算子
RBF神经网络
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职称材料
题名
压电微位移台的动态迟滞建模及实验验证
被引量：
7
1
作者
杨晓京
彭芸浩
李尧
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期2255-2261,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51365021)
文摘
为了提高压电微位移平台快速定位的精确度,建立了一种表征压电微位移平台驱动电压与输出位移关系的定位模型。考虑压电工作台在快速、大行程精确定位过程中会受压电陶瓷迟滞特性及本身动态特性的影响,本文采用BoucWen模型描述压电陶瓷迟滞特性,并结合压电工作台的动态特性进行共同建模,使模型同时体现压电工作台的动态特性与迟滞特性。为了验证模型的正确性,搭建了基于压电微位移平台和相关驱动器的实验设备对模型进行了实验验证,并进行了测控程序的二次开发。研究结果表明,与单纯的Bouc-Wen模型相比,提出模型在最大位移输出为40μm,输入电压频率为40Hz时的最大误差由3.04μm下降到了0.67μm,此时最大相对误差为1.68%。得到的结果验证了提出的模型可较好地模拟压电工作台的迟滞特性与动态特性,大大提高压电微位移平台在快速、大行程定位中的精确度。
关键词
压电微位移台
动态特性
迟滞特性
BOUC-WEN模型
运动定位
Keywords
piezoelectric positioning stage
dynamic characteristics
hysteresis characteristics
Bouc-Wen model
dynamic position
分类号
TP271.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的压电位移台迟滞非线性建模研究
被引量：
4
2
作者
周哲
杨晓京
机构
昆明理工大学机电工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期232-236,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51765027)。
文摘
针对压电陶瓷微位移台固有的率相关迟滞非线性特性,以基于play算子的改进PI模型构建迟滞算子,结合径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型,建立描述压电陶瓷微位移台迟滞特性的率相关模型。研究结果表明,在输入信号频率在10 Hz~90 Hz范围内时,模型输出的最大位移误差为0.3990μm~0.9321μm,均方根误差为0.2594μm~0.5652μm,相对误差为0.95%~2.48%。验证了基于PI迟滞算子和RBF神经网络的仿真模型能够准确有效的描述压电微位移台的率相关动态迟滞特性,具有较高的频率泛化能力。该方法易于实现,工程适用性强,具有较好的实用价值。
关键词
压电
陶瓷
微
位移
台
率相关迟滞
PI模型
迟滞算子
RBF神经网络
Keywords
piezoelectric ceramic micro-stage
rate-dependent hysteresis
PI mode
hysteresis operator
Radial Basis Function(RBF)neural network
分类号
TP271.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH701 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
压电微位移台的动态迟滞建模及实验验证
杨晓京
彭芸浩
李尧
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于RBF神经网络的压电位移台迟滞非线性建模研究
周哲
杨晓京
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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