压电作动器的支持向量机迟滞模型

压电作动器被广泛应用于高精度定位领域,但是其固有的迟滞非线性会严重影响定位精度。为了准确地描述压电作动器的迟滞特性,提出了一种基于非线性自回归移动平均（NARMAX）的支持向量机（SVM）迟滞模型。为了建立SVM迟滞模型,首先需要将压电作动器的输入输出关系从一个多值映射问题转化为单值映射问题,对比了不同的单值映射对SVM迟滞模型精度及泛化能力的影响,提出了一种基于NARMAX构建单值映射的方法,建立了在全局上具有更高精度的压电作动器SVM迟滞模型。通过减小训练集中所包含输入信号频率的间隔,提高了模型在测试集上的精度。采用交叉验证的方法确定SVM模型中的参数,提高了迟滞模型在全局上的精度和泛化能力。结果表明,相比传统Bouc-Wen模型,所提出的模型在1 Hz处精度提高了8倍,在50 Hz处精度提高了60倍。通过位移跟踪实验,证明了基于SVM迟滞逆模型的前馈＋反馈（FF＋FB）控制能够有效提高跟踪精度,相较于PID反馈控制,其跟踪误差最多可降低73.9%。