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Preisach迟滞逆模型的神经网络分类排序
被引量：
11
1
作者
耿洁
刘向东
+1 位作者
陈振
赖志林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期855-862,共8页
为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神...
为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神经网络取代了传统的反查值方法,以避免插值误差。建立三层BP神经网络,运用实测数据进行训练,确定各层权值;然后,结合排序得到的电压和位移极值信息,通过神经网络方法拟合出较精确的输入电压值。运用若干组实验数据检验了此逆模型的有效性,结果表明,该神经网络的实现方法将逆模型的平均误差降低到了1.5V以下,最大误差绝对值降低到了2.7V以下。与反查值方法相比,神经网络实现方法有效提高了压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞逆模型的精度。
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关键词
压电陶瓷定位器
定位
精度
Preisach迟滞模型
分类排序
逆模型
神经网络
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职称材料
题名
Preisach迟滞逆模型的神经网络分类排序
被引量：
11
1
作者
耿洁
刘向东
陈振
赖志林
机构
北京理工大学自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期855-862,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.10872030)
文摘
为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神经网络取代了传统的反查值方法,以避免插值误差。建立三层BP神经网络,运用实测数据进行训练,确定各层权值;然后,结合排序得到的电压和位移极值信息,通过神经网络方法拟合出较精确的输入电压值。运用若干组实验数据检验了此逆模型的有效性,结果表明,该神经网络的实现方法将逆模型的平均误差降低到了1.5V以下,最大误差绝对值降低到了2.7V以下。与反查值方法相比,神经网络实现方法有效提高了压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞逆模型的精度。
关键词
压电陶瓷定位器
定位
精度
Preisach迟滞模型
分类排序
逆模型
神经网络
Keywords
piezo-ceramic actuator
positioning system
Preisach hysteresis model
sorting ＆taxis
inverse model
neural network
分类号
TN384 [电子电信—物理电子学]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Preisach迟滞逆模型的神经网络分类排序
耿洁
刘向东
陈振
赖志林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
11
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