基于RBF神经网络的压电执行器迟滞建模

• 作者: 吕俊智 吕雪军 李国平 罗展鹏 胡力
• 来源期刊: 压电与声光
• 学科: 工学
• 关键词: 压电执行器 迟滞 非线性 最小二乘法 径向基函数(RBF)神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 695-699
• 页数: 5页
• 分类号: TN391.7
• 字数: 3282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11977/j.issn.1004-2474.2018.05.013

摘要

针对压电陶瓷执行器的迟滞非线性特性问题,该文提出了一种最小二乘法与径向神经网络相结合的建模方法.首先,通过搭建压电执行器位移测试系统,得到执行器输出位移与输入电压的对应曲线关系,然后用最小二乘法对该曲线进行多项式拟合,得到压电执行器的迟滞数学模型,在此基础上再用径向基函数神经网络方法对该模型进行优化.最后对建立的模型进行分析发现,用最小二乘法拟合的多项式数学模型,其最大误差Emax=0.2447μm,标准方差δ=0.05902μm,而利用径向基函数(RBF)神经网络优化建模后,Emax=0.07989μm,δ=0.01604μm.实验证明该模型有较高的准确性,该文为压电执行器迟滞建模提供了一种新的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李国平	宁波大学机械工程与力学学院	76	379	10.0	15.0
2	吕雪军	宁波大学机械工程与力学学院	3	4	2.0	2.0
3	胡力	宁波大学机械工程与力学学院	2	2	1.0	1.0
4	吕俊智	宁波大学机械工程与力学学院	2	2	1.0	1.0
5	罗展鹏	宁波大学机械工程与力学学院	2	2	1.0	1.0