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压电陶瓷微位移工作台的建模方法
被引量：
10
1
作者
魏强
张玉林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期1596-1601,共6页
压电陶瓷存在着迟滞非线性特性,而且在运行过程中,特性的变化规律也是未知的、不确定的,难以用传统方法获取既有足够精确性又不至于过分复杂的压电陶瓷微位移工作台的数学模型。基于神经网络,本文提出了一种新的建模方法。分析了微位移...
压电陶瓷存在着迟滞非线性特性,而且在运行过程中,特性的变化规律也是未知的、不确定的,难以用传统方法获取既有足够精确性又不至于过分复杂的压电陶瓷微位移工作台的数学模型。基于神经网络,本文提出了一种新的建模方法。分析了微位移工作台的结构和建模方法,利用神经网络的自学习和自适应能力,在线调整模型结构和参数,减小工作台的建模误差,为控制系统提供了更为准确的模型信息。采用工作台的位移数据对网络模型进行了训练,实验结果表明,在80μm行程范围内,工作台的平均定位误差为80 nm,最大误差为100 nm,基本满足纳米定位的精度要求。
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关键词
精密工作台
压电陶瓷
纳米定位
神经网络
系统辨识
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职称材料
题名
压电陶瓷微位移工作台的建模方法
被引量：
10
1
作者
魏强
张玉林
机构
泰山学院物理与
电子
科学系
山东大学电子束研究所
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第10期1596-1601,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.90307003)
文摘
压电陶瓷存在着迟滞非线性特性,而且在运行过程中,特性的变化规律也是未知的、不确定的,难以用传统方法获取既有足够精确性又不至于过分复杂的压电陶瓷微位移工作台的数学模型。基于神经网络,本文提出了一种新的建模方法。分析了微位移工作台的结构和建模方法,利用神经网络的自学习和自适应能力,在线调整模型结构和参数,减小工作台的建模误差,为控制系统提供了更为准确的模型信息。采用工作台的位移数据对网络模型进行了训练,实验结果表明,在80μm行程范围内,工作台的平均定位误差为80 nm,最大误差为100 nm,基本满足纳米定位的精度要求。
关键词
精密工作台
压电陶瓷
纳米定位
神经网络
系统辨识
Keywords
precision stage
piezoelectric ceramic
nano positioning
neural network
system identifiation
分类号
TN305.7 [电子电信—物理电子学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
压电陶瓷微位移工作台的建模方法
魏强
张玉林
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
10
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