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迟滞动态模型辨识

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成果类型:
期刊论文
作者:
王湘江;王兴松
通讯作者:
Wang, X.(wangxiangjiang72@163.com)
作者机构:
[王湘江] School of Mechanical Engineering, University of South China, Hengyang 421001, China
[王兴松] College of Mechanical Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, China
通讯机构:
School of Mechanical Engineering, University of South China, China
语种:
中文
关键词:
迟滞;建模;辨识;KP算子;自适应
关键词(英文):
Adaptive;Hysteresis;Identification;KP operator;Model building
期刊:
仪器仪表学报
ISSN:
0254-3087
年:
2009
卷:
30
期:
5
页码:
1042-1048
基金类别:
国家自然科学基金(50475076); 教育部博士点基金(20050286022)资助项目;
机构署名:
本校为第一且通讯机构
院系归属:
机械工程学院
摘要:
介绍用Krasnosel′skii-Pok rovkii(KP)迟滞算子对所设计的超磁致伸缩驱动器中的频率无关迟滞特性进行建模。首先,给出了KP迟滞模型中的密度函数离散化的离线辨识方法。其次,为了能够使迟滞模型更好的与自适应控制理论结合,又提出了应用神经网络进行密度函数的自适应在线辨识。此神经网络的BP算法是以离散的KP算子为作用函数、以密度函数为权值。最后,仿真与实验验证了所提出的模型辨识方法的有效性。
摘要(英文):
The Krasnosel'skii-Pokrovkii (KP) is used to build the rate-independent hysteresis model for the Giant Magnetostrictive Actuator (GMA). Firstly, an off-line method of identifying discretization density function for KP hysteresis model is proposed. Secondly, in order to combine the hysteresis model with adaptive control theory, neural network is adopted to realize adaptive on-line identification of the density function of the KP hysteresis model. In the BP algorithm of the neural network, the discretization KP operator is used as operational function of the neural network and the density functi...

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