神经网络分数阶PIμDλ在压电叠堆控制中的应用

• 作者: 付云博 姜良旭 李新波 杜娟 杨志刚 石要武
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压电叠堆 迟滞特性 径向基函数(RBF)神经网络 分数阶PIμDλ
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 3439-3445
• 页数: 7页
• 分类号: TP275|TN384
• 字数: 2779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20152312.3439

摘要

为了克服压电叠堆的迟滞特性,实现压电叠堆的精确控制,建立了压电叠堆控制系统,研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算法.首先,搭建了采集压电叠堆位移数据的硬件系统,并对含有噪声的位移数据进行了滤波处理;利用径向基函数(RBF)神经网络对压电叠堆建模,得到了模型参数.然后,利用RBF神经网络建模得到的Jaco-bain信息来整定分数阶PIμDλ控制器中的参数对压电叠堆进行控制.最后,与RBF整数阶PID对压电叠堆的控制效果进行了对比.结果显示:RBF建模误差仅为位移实测数据的0.22％,RBF神经网络分数阶PIμDλ控制系统输出稳定,很好地跟随了给定.得到的结果表明RBF神经网络分数阶PIμ Dλ控制器控制性能良好,在压电叠堆的控制中比RBF整数阶PID控制器表现得更加稳定、精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志刚	吉林大学机械科学与工程学院	234	2872	26.0	40.0
2	石要武	吉林大学通信工程学院	136	1344	16.0	32.0
3	李新波	吉林大学通信工程学院	26	59	5.0	6.0
4	付云博	吉林大学通信工程学院	2	12	2.0	2.0
5	姜良旭	吉林大学通信工程学院	1	7	1.0	1.0
6	杜娟		1	7	1.0	1.0