摘要
针对压电叠堆作动器的率相关迟滞非线性特性,该文提出了一种基于asymmetric unilateral backlash(aubacklash)算子的BP神经网络率相关迟滞建模方法。首先提出了改进的aubacklash算子,改善了Prandtl-Ishlinskii(PI)模型backlash算子在原点处残余位移及严格中心对称的问题;其次分析了压电叠堆作动器迟滞的率相关记忆特性,提出了率相关BP神经网络迟滞模型;最后搭建了迟滞建模精度评估系统,采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法辨识aubacklash算子模型参数,确定了BP神经网络模型最优结构参数。实验结果表明,在高、低单一频率及混合频率下,BP神经网络模型较PI模型均方误差降低了70.90%~89.98%,相对误差降低了70.69%~89.84%,验证了该模型的精度与频率适应性。
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