针对目前ON-OFF控制策略在PLZT驱动器光致应变位移的闭环伺服控制系统中的缺点,提出了一种基于T-S模糊模型的PLZT驱动器应变位移的动态模型及预测控制方法。首先,建立了PLZT驱动器光致应变位移的T-S模糊模型,该模型利用基于减法聚类的模...针对目前ON-OFF控制策略在PLZT驱动器光致应变位移的闭环伺服控制系统中的缺点,提出了一种基于T-S模糊模型的PLZT驱动器应变位移的动态模型及预测控制方法。首先,建立了PLZT驱动器光致应变位移的T-S模糊模型,该模型利用基于减法聚类的模糊C均值聚类算法进行前件辨识,并利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法进行后件辨识,所建立模型的有效性通过拟合度仿真加以验证。随后,在所建立的T-S模糊模型的基础上结合预测控制方法对PLZT驱动器的光致应变位移进行闭环控制,并对该算法进行仿真验证。仿真结果显示,在PLZT驱动器微位移的控制中,该文控制算法减小了基于ON-OFF控制策略下的抖振,且具有更好的控制效果。展开更多
文摘针对目前ON-OFF控制策略在PLZT驱动器光致应变位移的闭环伺服控制系统中的缺点,提出了一种基于T-S模糊模型的PLZT驱动器应变位移的动态模型及预测控制方法。首先,建立了PLZT驱动器光致应变位移的T-S模糊模型,该模型利用基于减法聚类的模糊C均值聚类算法进行前件辨识,并利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法进行后件辨识,所建立模型的有效性通过拟合度仿真加以验证。随后,在所建立的T-S模糊模型的基础上结合预测控制方法对PLZT驱动器的光致应变位移进行闭环控制,并对该算法进行仿真验证。仿真结果显示,在PLZT驱动器微位移的控制中,该文控制算法减小了基于ON-OFF控制策略下的抖振,且具有更好的控制效果。
