改进Duhem模型的压电迟滞建模及参数辨识方法

针对压电执行器的迟滞非线性问题,提出一种压电执行器迟滞非线性建模方法,通过引入迟滞非线性项和反余切函数对经典Duhem模型进行改进,再根据实验测量的压电执行器位移数据,使用引入正弦余弦学习因子的改进粒子群算法对迟滞模型进行参数辨识。结果表明,改进粒子群算法参数拟合的适应度均优于传统粒子群算法。此外,相比经典Duhem模型,改进Duhem模型能够更加精确地描述压电执行器在高振幅高激励下的迟滞现象,具有较好的激励泛化性。通过对10组实验结果进行误差分析,改进Duhem模型的均方根误差平均下降了89.47%,验证了所提方法的有效性。