壓電驅(qū)動(dòng)微工作臺(tái)的控制與校正技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)器以其體積小、重量輕、分辨率高、頻響較高的優(yōu)點(diǎn)成為目前廣泛應(yīng)用的理想微位移驅(qū)動(dòng)元件。但是,它存在著遲滯、蠕變和位移非線性等不足,致使其定位精度不高,穩(wěn)定的時(shí)間長(zhǎng)。因此本文將對(duì)壓電驅(qū)動(dòng)微工作臺(tái)的控制與校正技術(shù)進(jìn)行研究。
  本文首先設(shè)計(jì)一套試驗(yàn)系統(tǒng),包括壓電驅(qū)動(dòng)微位移裝置、驅(qū)動(dòng)電源、微位移測(cè)量裝置和數(shù)據(jù)采集卡等環(huán)節(jié),在對(duì)壓電陶瓷工作機(jī)理和位移特性深入分析的基礎(chǔ)上,提出一種基于優(yōu)化BP(backpropagation)算法

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的PID控制方法。該控制方法是基于閉環(huán)控制可以減弱或消除壓電驅(qū)動(dòng)三個(gè)固有誤差的原理,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速計(jì)算能力和自適應(yīng)能力,實(shí)現(xiàn)對(duì)壓電驅(qū)動(dòng)工作臺(tái)輸出位移的控制與校正。控制算法中包括兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器(NNC)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器(NNI)。以三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)PID控制器代替常規(guī)PID控制器,實(shí)現(xiàn)樣本的在線采集和優(yōu)化;采用BP算法對(duì)PID控制器進(jìn)行在線訓(xùn)練,對(duì)辨識(shí)器進(jìn)行離線訓(xùn)練。通過NNC和NNI在線參數(shù)調(diào)整,起

3、到智能控制作用。
  本文采用Matlab對(duì)兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真研究,從理論上驗(yàn)證該控制器的可行性,并使用MicrosoftVisualC++6.0開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行控制算法開發(fā)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制,對(duì)提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法和傳統(tǒng)PID控制算法分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,通過比較驗(yàn)證本文所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法效果。
  實(shí)驗(yàn)證明,采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法實(shí)現(xiàn)微位移系統(tǒng)的閉環(huán)控制,可有效克服壓電驅(qū)動(dòng)工作臺(tái)所固有的遲滯、蠕變和位移非線

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