基于神经网络辨识的迟滞特性建模

• 作者: 修春波 刘向东 顾盛娜
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 迟滞建模 压电陶瓷 神经网络 混沌
• 年，卷（期）: 2006,（z1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 462-465
• 页数: 4页
• 分类号: TP275
• 字数: 3678字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2006.z1.097

摘要

为解决压电陶瓷迟滞系统的建模问题,在分析了压电陶瓷迟滞特性形成的原因基础上,提出了一种新模型,该模型由两部分组成,一部分为位移伸长量,另一部分为位移缩短量.该模型的最终输出由压电陶瓷伸长与缩短两种相反趋势的相对强弱共同决定.结合混沌优化学习算法,利用神经网络对该模型进行辨识.利用该模型对压电陶瓷迟滞特性进行建模.仿真实验结果表明,该模型可以降低建模误差,提高建模精度,建模效果优于传统方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘向东	北京理工大学自动控制系	106	1521	21.0	34.0
2	修春波	天津工业大学自动化系	69	687	13.0	23.0
3	顾盛娜	天津工业大学自动化系	3	6	2.0	2.0