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基于物理引导的RBF神经网络逆模型在ZTT运动平台前馈控制中的应用
1
作者
吴聪懿
徐云浪
+2 位作者
陈椿元
金煜
杨晓峰
《动力学与控制学报》
2025年第1期78-85,共8页
精密运动平台是半导体设备的核心部件,其运动性能直接决定了整个系统的基础性能.在工程应用中,运动平台的非线性特性对精密运动控制产生显著影响,例如柔性导向、线缆力和磁浮补偿等因素引入的非线性力.前馈控制器能够有效补偿非线性扰...
精密运动平台是半导体设备的核心部件,其运动性能直接决定了整个系统的基础性能.在工程应用中,运动平台的非线性特性对精密运动控制产生显著影响,例如柔性导向、线缆力和磁浮补偿等因素引入的非线性力.前馈控制器能够有效补偿非线性扰动和轨迹偏差.然而,传统的逆模型前馈方法需要耗费大量精力来准确建立被控对象的逆模型,而流行的迭代学习前馈方法则对运动工况的重复性要求较高.此外,自适应前馈控制在参数调整过程中可能导致系统暂态响应的不稳定性.为了解决这些问题,本文提出了一种基于物理引导的径向基函数(RBF)神经网络逆模型前馈控制器.该方法利用RBF神经网络优秀的非线性函数逼近能力,并通过梯度下降法自动优化模型,显著减少了建模的工作量.此外,我们在RBF神经网络逆模型中嵌入了加速度前馈的先验经验,从而大幅降低了跟踪误差,提高了系统的响应速度.
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关键词
RBF神经网络
前馈
非线性
精密运动台
解耦控制
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职称材料
题名
基于物理引导的RBF神经网络逆模型在ZTT运动平台前馈控制中的应用
1
作者
吴聪懿
徐云浪
陈椿元
金煜
杨晓峰
机构
复旦大学工程与应用
技术
研究院
中南大学机电工程学院
上海隐冠半导体技术有限公司
出处
《动力学与控制学报》
2025年第1期78-85,共8页
文摘
精密运动平台是半导体设备的核心部件,其运动性能直接决定了整个系统的基础性能.在工程应用中,运动平台的非线性特性对精密运动控制产生显著影响,例如柔性导向、线缆力和磁浮补偿等因素引入的非线性力.前馈控制器能够有效补偿非线性扰动和轨迹偏差.然而,传统的逆模型前馈方法需要耗费大量精力来准确建立被控对象的逆模型,而流行的迭代学习前馈方法则对运动工况的重复性要求较高.此外,自适应前馈控制在参数调整过程中可能导致系统暂态响应的不稳定性.为了解决这些问题,本文提出了一种基于物理引导的径向基函数(RBF)神经网络逆模型前馈控制器.该方法利用RBF神经网络优秀的非线性函数逼近能力,并通过梯度下降法自动优化模型,显著减少了建模的工作量.此外,我们在RBF神经网络逆模型中嵌入了加速度前馈的先验经验,从而大幅降低了跟踪误差,提高了系统的响应速度.
关键词
RBF神经网络
前馈
非线性
精密运动台
解耦控制
Keywords
RBF neural networks
feedforward
nonlinear
precision motion stage
decoupled control
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物理引导的RBF神经网络逆模型在ZTT运动平台前馈控制中的应用
吴聪懿
徐云浪
陈椿元
金煜
杨晓峰
《动力学与控制学报》
2025
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