基于单隐层神经网络的压电执行器非线性特征建模策略研究

研究了压电致动器的几种主要非线性特征的联合建模方案,其中包括迟滞、蠕变和温度漂移.提出了一个利用NARM AX模型的级联单隐层前馈神经网络以消除迟滞的影响,利用信息标准和误差缩减比算法确定对模型误差影响最大的几项回归因子作为网络的输入节点.实验表明,利用多网络泛化和正则化策略,网络在测试数据上的绝对误差可以下降到不高于±0.1 μm;通过将运行时间、温度传感器测量值和激励电压频率三项数据加入输入节点,可补偿蠕变和温度漂移导致的非线性因素,将最终在测试集上的绝对误差限制在±0.01 μm之内,且对于不同的激励电压频率具有良好的泛化能力.本文的研究成果对于多非线性耦合的压电执行器建模有一定的借鉴意义.     

基于Hammerstein-like模型的超磁致伸缩作动器建模与控制

超磁致伸缩作动器的率相关迟滞非线性成为其在工程应用中的一大阻碍因素.通过使用特殊建模激励信号,基于最小二乘支持向量机建立了一定频率范围内的统一率相关Hammerstein-like迟滞非线性模型,该模型能够保证其建模频率范围内单频和复合频率的模型泛化性.在此模型基础上,设计了前馈逆补偿与PID (Proportional-Integral-Derivative)反馈控制相结合的复合控制策略,针对一定频率范围内的所有单频和复合频率的输入信号,该控制器都能够保证其跟踪控制效果,最后通过实验实时跟踪控制结果进一步验证了所设计控制器的有效性.     

超磁致伸缩作动器的率相关建模与跟踪控制

利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(GMA, Giant Magnetostrictive Actuators)进行建模, 分别以改进的Prandtl-Ishlinskii(MPI, Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(ARX, Autoregressive model with exogenous input)代表Hammerstein模型中的静态非线性部分和线性动态部分,并给出了模型的辨识方法.此模型能在1~100 Hz频率范围内较好地描述GMA的率相关迟滞非线性特性.提出了前馈逆补偿和比例-微分-积分(PID, Proportional-Integral-Derivative)反馈相结合的复合控制策略.实时跟踪幅值为16 μm的单一频率和复合频率正弦参考输入信号, 均方根误差小于1 μm, 相对误差小于10%, 证明了控制策略的有效性.     

光纤陀螺温度与标度因数非线性建模与补偿

研究了光纤陀螺FOG(Fiber Optic Gyroscope)温度效应和标度因数非线性误差的复合建模及补偿方法.分析了热作用于光纤环引起光路非互易性的机理,针对由温度和标度因数非线性引起的严重非线性漂移误差,提出了一种改进的实用精确补偿FOG温度和标度因数漂移的分段复合建模方法.通过对VG951型FOG全温度和全角速率范围内实际测试数据进行建模及处理表明,经分段复合模型补偿后,陀螺漂移从4.4 (°) /h减小到0.1 (°)/h,较传统补偿方法的精度得到大幅度提高,实验验证了建模方法的精确性及补偿方法的有效性.     

压电悬臂梁振动能量收集仿真与试验验证

基于压电陶瓷的振动能量收集器以其结构简单、清洁环保及易于微型化等诸多优点受到广泛关注。利用压电陶瓷的正压电效应,根据机电理论和结构动力学理论,采用模态法建立了压电悬臂梁的双向耦合分布参数模型,仿真分析了外激励频率和外接负载对压电能量收集器输出电压特性的影响,设计制作了铝制悬臂梁,并进行了地面振动和能量收集试验,试验结果与理论仿真吻合较好,验证了理论建模的正确性。试验结果表明,单个压电片的能量收集电压最大为73 V/N。     

自动补偿温漂的直流放大器

本文介绍了一种用普通运放构成的自动补偿温漂的直流应变电桥放大电路。放大器的工作分两步,一是自动补偿,二是放大输入信号。输入补偿是通过开关使电桥的激励源周期切换到零电位实现的,切换频率约为100Hz。因此,限定输入信号的最高频率为8Hz。放大器的增益为5000,当温度变化40℃时,测得输出电压漂移约1mV。     

谐振式微光学陀螺标度因数及其非线性度分析

谐振式微光学陀螺(RMOG, Resonator Micro-Optic Gyro)输出标度因数非线性度在大角速度应用时变得明显,影响陀螺性能.理论分析了RMOG中频率调制偏置量对标度因数及其非线性度的影响;根据RMOG谐振腔的谐振输出特性,仿真计算了输入角速度范围内的理论标度因数及其非线性度.利用已知的温度性能测试结果建立了标度因数温度误差模型.搭建RMOG实验系统,实际测量输出标度因数~0.95.模拟和实际转动实验得到±500(°)/s范围内标度因数非线性度分别为6.88×10^-4和0.93%,表明通过有效消除环境因素影响,可以使RMOG的输出非线性度满足多数惯性应用的要求.     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.     

压电网络板的机电耦合动力学特性

借鉴复合材料结构建模中的均匀化处理方法建立了压电网络板机电耦合动力学方程并对其进行求解,获得了耦合系统的频率特征方程;通过求解频率特征方程发现压电网络板的固有模态以耦合模态对的形式存在;在此基础上对耦合系统的频率特性进行了分析,表明耦合模态对的特征频率值随着电感的变化会出现频率转向现象.进一步通过对系统在频率转向区能量转换规律的研究,揭示了压电网络板中频率转向的意义.最后,分析了压电网络板设计参数对频率转向区特性的影响,为压电网络板的合理设计提供了理论参考.