钢丝绳减振器非对称迟滞模型的参数分解识别研究

针对钢丝绳减振器垂向非对称迟滞特性的理论描述需要,提出了非对称迟滞模型的参数分解识别方法。采用这一方法进行试验曲线的模型参数识别,并依据具体识别过程对原有模型的不足之处做了局部修改。根据参数识别结果,获得试验曲线的数学模型,并运用数值计算方法得到模型相应的理论曲线。理论与试验的曲线比较表明,分解识别方法能获得较为理想的识别结果,对原有模型的修改是符合实际的。

钢丝绳减振器准静态非对称迟滞模型参数识别

由于钢丝间存在着干摩擦作用,钢丝绳减振器具有明显的非线性迟滞阻尼。现有文献中钢丝绳减振器迟滞模型的参数识别大都是基于初始零变形情况下给出的。实际上,在隔振系统中减振器是在承载作用下,此时已有一定的初始变形。钢丝绳减振器具有强非线性,相对于不同初始变形的迟滞曲线中的参数是不同的。为此,基于钢丝绳减振器额定荷载下的实验迟滞曲线,考虑高阶刚度和可能出现的多种阻尼成分,通过参数识别给出钢丝绳减振器额定荷载下的准静态非对称迟滞模型。结果表明:理论回线与试验回线吻合,该模型能很好地反映钢丝绳减振器的准静态非线性刚度和阻尼特性。

采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模

针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题,在PI(Prandtl-Ishlinskii)模型框架下,提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结构基础上,将Play算子中的线性部分用非线性函数替代:将两个变化后的Sigmoid函数组合,构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数,作为一个非对称非线性的迟滞算子,以此为激励函数,在PI模型框架下,构建神经网络迟滞模型,对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模。在柔性关节不同输入条件下获得的实验数据,对模型进行验证,结果表明最大预测误差能控制在1°以内,相较于PI模型,最大误差减小为其五分之一,均方根误差减小为其五分之一。所建立的神经网络迟滞模型具有较好的泛化能力,建模精度有较大提升。

金属橡胶/碟簧叠层复合结构阻尼特性及其非对称迟滞模型参数识别

针对碟簧(disc springs,DS)、橡胶–碟簧等结构的阻尼性能差以及抗高温等恶劣环境能力弱,采用正弦力激励法对添加弹性阻尼金属橡胶(entangled metallic wire material,EMWM)后的叠层复合结构进行试验研究。以耗能量、损耗因子和动态平均刚度为评价指标,分析了不同激励条件和不同金属橡胶密度对金属橡胶/碟簧叠层复合结构阻尼性能的影响。基于迹法等效阻尼模型,考虑弹性恢复力和阻尼力随变形幅值、频率的变化规律,用参数分解识别法建立该复合结构在一定载荷下的非对称迟滞模型。结果表明,预测的滞回曲线与实测曲线吻合度高,参数识别精度能够满足工程应用的要求。

压电作动器非对称迟滞模型的建立和参数辨识

现有的众多基于传统Bouc-Wen改进的压电陶瓷非对称迟滞模型存在参数冗余,降低了模型参数辨识的准确性,而且常用的粒子群算法(PSO)在辨识压电陶瓷非对称迟滞模型参数方面收敛慢且容易陷入局部最优值。为此,首先提出了一种归一化的非对称迟滞模型,采用两个多项式达到非对称效果,利用归一化Bouc-Wen消除参数冗余;然后采用参数和变异策略自适应的差分进化算法进行迟滞参数辨识;建立了相应的测试系统,对压电陶瓷作动器进行了实验研究。结果表明,相比于传统的Bouc-Wen模型,所提出的模型能更精确地描述压电陶瓷实际电压位移曲线,而且消除了参数的冗余,降低了参数辨识的难度。相比于粒子群算法和传统差分进化算法,自适应差分进化算法能更快更精准地找到最优参数值。

压电陶瓷作动器非对称迟滞的建模与补偿控制

针对传统Bouc-Wen模型不能反映压电陶瓷作动器迟滞的非对称特性而导致其补偿控制精度难以提高的问题,提出了一种改进Bouc-Wen模型,通过修改形状控制参数使其能够模拟压电陶瓷作动器的非对称迟滞曲线。利用粒子群优化算法辨识了所需的模型参数,进一步研究了基于模型的前馈补偿控制、前馈加PI反馈补偿控制对于实现高精度位移输出的效果;在开环前馈补偿控制实验中,采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约42%;在前馈加PI反馈补偿控制实验中,采用改进Bouc-Wen模型比传统Bouc-Wen模型的控制误差可降低约20%。研究结果表明:在相同的控制方式下,采用改进Bouc-Wen模型能够得到比传统Bouc-Wen模型更高的轨迹跟踪精度;与单纯采用基于模型的前馈补偿控制相比,采用基于模型的前馈加PI反馈补偿控制可显著提高压电陶瓷作动器的位移输出精度。

采用灰色Savitzky-Golay滤波的商用车推力杆橡胶球铰非对称迟滞建模

为了建立准确高效的推力杆迟滞特性模型,根据力的分解原理,将滞回力分解为广义非线性弹性力和广义非线性阻尼力,并分别采用等效线性阻尼模型、等效分段线性阻尼模型、非对称Bouc-Wen模型和高阶多项式模型对橡胶球铰的迟滞非线性进行建模。引入灰色关联度指标,对Savitzky-Golay滤波算法进行改进,采用布谷鸟算法对滤波器的参数进行优化,并应用该滤波器对试验采集到的滞回特性数据进行去噪平滑。以滤波后的试验数据与各迟滞模型计算数据的误差平方和最小化为目标,分别对各模型的参数进行识别。结果表明:所提出的灰色Savitzky-Golay滤波方法具有很好的平滑滤波效果,滤波前后信号的灰色关联度大于0.8,而非对称Bouc-Wen迟滞特性模型具有相对较高的精度和较低的复杂度,其建模误差小于10%。研究结果可为汽车和其他机械装置上的橡胶件迟滞非线性建模和信号滤波去噪提供参考。

基于Maxwell滑动模型的压电驱动器非对称迟滞特性研究

文章主要对压电驱动器的Maxwell滑动模型进行改进,并利用改进后的Maxwell滑动模型对压电陶瓷驱动器固有的非对称型迟滞现象进行研究。利用传统Maxwell滑动模型在不同方向的速度差异,通过一个可修改的速度阈值参数,建立不同的弹簧滑块结构来描述对应的曲线,将传统的并联结构简化为串联结构,避免了在求解过程中的参数耦合问题,并且让模型有了可以描述非对称迟滞曲线的能力,同时使用该串联结构将模型参数的求解过程变为一个参数的最优化问题,简化了系统的求解过程。实验结果表明,改进型Maxwell滑动模型的输出曲线可以有效模拟压电陶瓷驱动器的响应曲线。

金属橡胶非对称迟滞回线动力学建模研究

针对金属橡胶迟滞回线的非对称特性,提出了非对称度判定因子λ,并结合钢丝绳非对称迟滞模型和金属橡胶迹法模型,建立了一种用于描述其非线性动力学特性的数学模型。试验结果表明,该模型较好地反映了金属橡胶构件迟滞回线的非对称特性,可满足工程分析金属橡胶非线性动态特性的需要。

宏纤维复合材料作动器非对称迟滞建模与前馈线性化控制研究

宏纤维复合材料(Macro fiber composite,MFC)具有柔性高、驱动力大、机电响应快等优点被广泛应用于柔性结构精密变形控制,但其固有的非对称迟滞非线性特征严重影响控制精度。基于Sigmoid函数的凹凸形特征构造了非对称改进Bouc-Wen模型,采用信赖域反射法和异步粒子群优化相结合的混合算法对模型参数进行辨识,开展MFC作动器前馈线性化控制应用研究。结果表明,改进Bouc-Wen模型能够准确描述MFC作动器非对称迟滞特征,相对经典Bouc-Wen模型,改进Bouc-Wen模型对MFC在0.1 Hz、1 Hz、5 Hz下迟滞曲线拟合的相对均方误差分别降低了73%、71%、52%。非对称修正算子在电压加载和卸载阶段均呈现出凹凸组合修正方式,在电压加载阶段以凹修正为主,卸载阶段以凸修正为主。基于修正Bouc-Wen迟滞逆模型的前馈补偿方法对正弦波和三角波位移跟踪均具有较高的控制精度。

压电执行器的非对称动态迟滞特性建模研究

传统Bouc-Wen模型难以精确表征压电执行器固有非对称率相关动态迟滞非线性,因此提出一种广义Bouc-Wen(GBW)迟滞模型用于精确表征压电执行器的迟滞非线性。首先,基于传统Bouc-Wen迟滞模型引入两项非对称项和二阶IIR滤波器表征压电执行器非对称迟滞及高频相位滞后特性,进一步分析了模型参数值与频率变化规律并确定了模型的率相关参数。然后,搭建了基于NI CompactRIO测控系统的压电执行器精密定位实验平台,通过粒子群优化算法完成GBW模型的参数辨识,并对提出的GBW模型进行实验验证。实验结果表明,对于变频率正弦激励信号,GBW模型的最大误差为0.190 6μm,均方根误差为0.043 1μm仅占压电执行器位移行程的0.65%,相较于传统Bouc-Wen(CBW)模型及改进Bouc-Wen(EBW)模型分别下降了82.07%和62.10%。对比CBW模型和EBW模型,所提出的GBW模型精度和宽频性能均有显著提升,并且解析逆模型存在易于控制器设计,有助于实现压电执行器在超精密仪器设备中宽频、高速精密定位。

压电执行器改进Bouc-Wen模型及其定位补偿控制研究

针对多数迟滞模型无法描述压电陶瓷执行器(piezoelectric actuator,PEA)的非对称、率相关迟滞非线性,提出一种改进Bouc-Wen(improved Bouc-Wen,IBW)模型并基于提出的IBW模型对其补偿控制进行试验研究。首先,基于传统Bouc-Wen(classical Bouc-Wen,CBW)迟滞模型引入两项非对称项并引入二阶IIR滤波器以精确描述压电陶瓷执行器的迟滞非线性,进一步分析了模型参数值与频率变化规律并修正率相关参数。然后,搭建基于NI CompactRIO测控系统压电陶瓷执行器精密定位试验平台,对提出的IBW模型进行了试验验证并基于IBW模型对其补偿控制进行了试验研究。试验结果表明:IBW模型性能显著优于传统Bouc-Wen模型和增强型Bouc-Wen(enhanced Bouc-Wen,EBW)模型,对于激励频率10~100 Hz多频正弦信号,IBW模型均方根误差相较于CBW模型和EBW模型分别下降了82.07%和62.10%,试验中压电陶瓷执行器实测最大输出位移6.15μm,基于IBW模型所提出复合补偿控制均方根误差为0.039μm,仅为最大输出位移的0.64%,最大跟踪误差仅为0.153μm。若忽略测量噪声,定位误差接近于零,说明所提出的IBW模型及其补偿控制算法有助于实现压电陶瓷执行器的高速、宽频超精密定位及主动振动控制。

基于滑模控制器的压电执行器线性化控制研究

针对传统的Bouc-Wen模型不能准确表征压电陶瓷执行器固有的迟滞非对称特征,导致控制精度受限问题,该文提出一种基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein模型结合的迟滞建模方法,基于利用卡曼状态预估的滑模控制的控制策略来提高控制精度。首先,利用粒子群算法对传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein结构结合迟滞模型的参数进行辨识,然后根据二阶系统的状态空间矩阵建立卡尔曼观测器,并根据卡尔曼观测器的状态预估利用滑模规律进行反馈补偿和建立逆模型进行前馈补偿,形成前馈-反馈复合补偿。通过数值仿真表明,在0~100 V峰值与0~100 Hz激励频率内,所建立的非线性模型能很好地描述与预测压电陶瓷执行器的动态输出。执行器位移在0~6μm时,传统的Bouc-Wen模型开环、基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein结构结合迟滞模型的平均迟滞误差分别为0.65495μm、0.18639μm;在50 Hz下,基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein结构的前馈PID补偿均方根误差为0.0885μm,其前馈滑模复合控制补偿均方根误差为0.047μm,仅为最大输出位移的0.78%,最大跟踪误差仅为0.153μm,精度提高了78%,说明该文所提出的基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein结构结合迟滞模型及其补偿控制算法,有助于实现压电陶瓷执行器的高速、宽频超精密定位控制。