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时间:2020-03-26
《高频响下音圈电机迟滞特性的建模与控制.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、28卷第12期计算机仿真2011年12月文章编号:1006—9348(2011)12—0180—04...】‘Cj同频响下音圈电机迟滞特性的建模与控制王占军,党选举,杨大磊(桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林541004)摘要:优化数控机床给进定位精度问题,音圈电机(VoiceCoilMotor,VCM)在高频、高速、高加速情况下,存在的迟滞特性影响系统的性能特性。为了实现青圈电机的精确定位控制,提出了音圈电机复杂迟滞神经网络动态逆模型的控制方法。首先,建它了音圈电机复杂迟滞神经网络动态模型,根据迟滞的特性求出了音圈电机复杂迟滞神经网络动态逆模型,采用逆模型结合PD控制算法进行仿真
2、。实验结果表明,系统最大跟踪误差减少到是1.6%,表明所提出的控制方法有效地消除了音圈电机复杂迟滞的影响,提高了音圈电机的控制定位精度。关键词:音圈电机;复杂迟滞;神经网络;非单调中图分类号:TP23;Tilll5文献标识码:BModelingandControlofComplexHysteresisforVoiceCoilMotorunderHighFrequencyResponseWANGZhan—jan,DANGXuan—jU,YANGDa—lei(SchoolofElectronicEngineeringandAutomation,GuilinUniversityofElectroni
3、cTechnology,GuilinGuangxi541004,China)ABSTRACT:ThereisspecialcomplexhysteresisforVoiceCoilMotor(VCM)underhigh—frequency,higIl—speed,high—speed.InordertoachievetheprecisepositioningcontrolforVCM,anewcontrolmethodWagproposedbasedonthecomplexhysteresisneuralnetworkdynamicinversemodel.Firstly,aVCM'scomp
4、lexhysteresisdy,岫icneuralnetworkmodelW88proposed.Secondly,accordingtothecharacteristicsofcomplexhysteresis.aVCM’scom-plexhysteresisneuralnetworkdyn栅icinversemodelWagproposed.Finally,asimulationcontrolWagimplementedusingtheinversemodelcombinedwithPDcontrolalgorithm.Thesimulationresultsa弛thatthemaximu
5、msystemtrackingerroris1.6%.indicatingthattheproposedcontrolmethodc曲efficaciouslyeliminatetheinfluenceofVCM’Scomplexhysteresis,andalsoimprovethecontrolaccuracyofVCM.KEYWoRDS:Voicecoilmotor;Complexhysteresis;Neuralnetwork;Non—Monotonicfunction1引言在精密机床进给定位,集成电路引线键合定位,光学设备等精密定位领域,音圈电机以其直接驱动,快速反应、高速运动、形态
6、灵活多样等优点而得到了广泛应用¨。J。为了提高生产效率,VCM摹本上都工作在高速,高加速、高频响应的情况,但大量实验数据表明,此时,这种电机具有明显的迟滞现象存在,导致系统定位不型”“。该种迟滞具有非线性、动态、复杂的特性,其复杂性主要表现在输入输出关系不再是单调函数的形式,即随着输入值的逐渐增大,输出值却基金项目:国家自然科学基金项目(60964001);广西重点自然科学基金(桂科自0991019Z);广西信息与通讯重点实验室基金项目(10902)收稿日期:2011一Ol一20惨回日期:201l一02—22·--——180·-·—-有时增大有时减小,同样随着输入值的逐渐减小,输出值也不是单调
7、形式。这就与常见的一般具有单调特性的迟滞现象¨“。表现出完全不相同的性质,音圈电机复杂迟滞特性的控制研究已经成为热点课题之一。对于迟滞现象,目前国内外的研究主要集中在解决迟滞的多值映射、非线性、动态等问题b。1¨,但是针对音圈电机在高频、高速、高加速情况下存在的复杂迟滞,即非单调形式的迟滞,相关研究成果较少。本文提出了复杂迟滞神经网络动态模型,该模型是非单调迟滞模型,具有动态性能,并且结构简单,结
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