基于LSTM神经网络的压电执行器位移迟滞建模

作者：时梦想; 胡泓^*; 吴浩; 徐希潇

来源：压电与声光, 2023, 45(02): 231-238.

DOI：10.11977/j.issn.1004-2474.2023.02.013

• 压电执行器
• 迟滞非线性
• 长短期记忆(LSTM)神经网络

该文搭建迟滞测量实验平台，测量一种用于LED晶圆检测压电执行器的迟滞效应，设计了一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的压电迟滞模型，使用时间序列预测法对压电执行器位移迟滞效应建模。将该模型与传统的Prandtl-Ishlinskii(PI)模型进行对比。实验结果表明，神经网络模型具有较好、较广泛的迟滞建模效果，对于正弦波，位移预测精度保证小于2%;对于衰减正弦波，位移预测精度可保证小于3%。较高的模型预测精度为使用压电执行器进行LED晶圆检测提供了依据。

• 单位
  自动化学院; 哈尔滨工业大学（深圳）