混合Preisach迟滞模型及其性质研究

压电陶瓷执行器物理结构复杂,通过参数化方法辨识经典Preisach模型(CPM)描述其迟滞特性时,难以找到合适的Preisach函数,模型预测误差较大。为了提高建模精度,定义了均值迟滞模型作为CPM的补充,通过将均值迟滞模型与CPM加权叠加,得到混合Preisach模型(MPM),并将权值定义为迟滞度参数,用以描述模型的迟滞非线性强烈程度。证明了MPM具有类似于CPM的擦除特性和一致特性,给出了MPM的表示定理。最后结合神经网络方法完成了MPM的辨识过程。实验结果表明,MPM及其预测误差最大值较CPM降低了1.20μm,同时MPM的两种特性也得到了验证。

基于不对称指数函数迟滞算子的压电陶瓷执行器动态Preisach迟滞模型

提出一种不对称指数函数迟滞算子,其形状参数为输入电压变化率的函数,因此算子的形状实时变化且不具有对称性。在此基础上构造动态Preisach模型,并利用神经网络完成其辨识。实验结果表明,该动态迟滞模型能够精确地描述压电陶瓷执行器的动态迟滞现象。在多种频率的电压信号激励下,与双S函数迟滞模型相比,该动态迟滞模型预测位移的均方误差(MSE)减小了0.20以上,最大绝对值误差减小了0.84μm以上。

一种新广义Preisach迟滞模型及其神经网络辨识

研究压电陶瓷执行器应用于纳米定位系统时,其多值映射的迟滞特性对系统定位控制精度影响.在经典Preisach模型的基础上,引入平均迟滞函数,提出了一种新广义Preisach迟滞模型,并利用神经网络对新广义Preisach模型关键参量辨识.仿真实验表明,利用该迟滞模型对压电陶瓷执行器建模,可以简化建模过程,提高建模精度.

变温条件下解析Preisach磁滞模型误差修正和特征参数辨识方法

温度升高会影响磁性材料的磁滞特性,从而改变电气设备的性能。目前解析Preisach模型无法对温度进行有效表征,导致损耗计算结果误差较大。为此,本文首先分析了基于Lorentzian函数的解析Preisach模型特征参数对磁滞回线形状参数的影响程度,如饱和磁通密度、矫顽力、剩磁等,研究了不同温度下模型参数和材料磁特性的变化。根据模型特征参数具有的磁滞回线形状相关性和温度相关性,引进温度系数来修正模型特征参数,构建变温条件下的解析Preisach模型,并给出了计及温度影响的模型参数辨识方法。最终实验测量纳米晶合金在变温条件下的极限磁滞回线,对多组实测值和修正后的解析Preisach模型计算值进行对比后,得出在饱和磁通密度、矫顽力和剩磁处修正模型结果的平均相对误差分别为0.15%、2.21%、5.76%,证明了该修正模型的准确性。

球型钢丝绳隔振器非对称迟滞模型

针对球型钢丝绳隔振器的非线性刚度和阻尼特性导致迟滞模型表征困难的问题,提出了非线性弹性因子和修正因子改进的归一化Bouc-Wen迟滞模型,结合Simulink仿真完善改进的迟滞模型,采用最小二乘法和遗传算法相结合的方法对改进模型进行参数识别。通过数值仿真绘制GGQ25-62L型球型钢丝绳隔振器在不同工况的迟滞环,并和实验数据进行对比。结果表明,参数识别方法准确可靠,实验数据和理论计算曲线具有较强的一致性,该模型能够有效地描述隔振器的动态特性。

基于改进Preisach迟滞构架的工业机器人柔性关节深度神经网络迟滞建模研究

针对工业机器人柔性关节所具有非对称、速率相关及强非线性的复杂迟滞特性问题,改进Preisach模型,提出一种描述复杂迟滞特性的深度神经网络迟滞模型。从模型内部迟滞算子和外部网络结构两个角度改进Preisach模型,描述柔性关节的复杂迟滞特性:1)设计一个非对称非线性迟滞函数,替换Preisach模型内部迟滞算子,描述柔性关节的非对称迟滞特性;2)在Preisach模型输出端引入惯性滤波环节,在Preisach模型输入端引入输入输出历史信息,描述柔性关节的速率相关迟滞特性。将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成深度神经网络迟滞模型。通过对比实验验证了所提出的深度神经网络迟滞模型描述工业机器人柔性关节复杂迟滞特性的有效性,其具有良好的预测能力和较高的精度。

基于磁导-电容类比法和解析Preisach模型的铁心动态磁滞建模方法

铁磁材料的磁滞、涡流和驰豫效应对电力变压器铁心的非线性特性和功率损耗有显著的影响。为了研究电磁暂态过程中电力变压器的时域响应行为,需要准确计及铁心的动态磁化特性,在电路仿真中对电力变压器铁心进行精细建模。为此,该文首先采用考虑可逆分量的解析Preisach模型表征铁磁材料的静态磁滞效应,通过磁导-电容类比法建立了铁心的回转器-磁导模型,构建铁心静态电磁模型。其次,基于传统损耗统计理论和场分离理论,在静态电磁模型的基础上引入恒定磁阻和受控磁动势源,分别用于表征铁磁材料的涡流效应和弛豫效应对磁滞效应和损耗效应的影响,构建基于传统损耗统计理论的铁心动态电磁模型。最后,运用R-L分数阶导数对涡流损耗表达式进行修正,采用受控磁动势源表示涡流效应,对传统的铁心动态电磁模型进行改进。基于电工钢测量系统测量了硅钢铁心在不同频率、不同磁通密度下的动态磁滞回线,与实验相比改进模型的平均相对误差为6.59%,验证了所提出的改进动态模型的正确性。

基于Prandtl-Ishlinskii模型的气动肌肉迟滞特性动态建模与控制方法

现有迟滞模型由于采用离线参数辨识方法,难以表征气动肌肉迟滞的时变性和负载相关性,极易产生较大的建模误差。为了精确表征气动肌肉的迟滞特性,利用Prandtl-Ishlinskii(PI)模型描述气动肌肉的位移-气压迟滞特性,并采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识PI模型参数。在此基础上,结合PI逆模型设计了一种带有前馈在线补偿的复合控制方法用于气动肌肉的运动控制。同时搭建相应的实验装置进行了气动肌肉迟滞建模和运动控制实验。实验结果表明,采用在线参数辨识方法后的PI模型能有效描述气动肌肉迟滞的负载相关性,且极大地降低了负载变化带来的控制误差。

基于改进Stribeck模型的超声波电机力矩-速度迟滞特性研究

为研究超声波电机的力矩-速度迟滞非线性,需要建立适当的数学模型对其进行分析。该文使用基于改进Stribeck模型对超声波电机迟滞特性进行建模,进而对电机输出力矩与转速之间的迟滞关系进行分析,然后通过超声波电机半实物仿真平台,对电机的力矩-速度特性进行实时测量,将改进Stribeck模型得到的迟滞曲线与试验得到的迟滞曲线进行比较,接着对改进Stribeck模型的参数(如黏滞系数和等效转动惯量等)进行整定,达到与实测迟滞曲线的最佳拟合效果,最后分析超声波电机在不同速度范围其力矩-速度的迟滞关系,尤其是低速运行时黏滞效应对迟滞参数的影响,试验结果表明改进Stribeck模型用于分析电机力矩-速度迟滞特性的有效性。

基于改进黑猩猩算法的解析Preisach模型参数辨识

解析Preisach模型解决了Preisach模型因离散Everett函数造成的测量误差大、数值不稳定的问题,但是解析Preisach模型同时存在参数多、辨识复杂的问题。针对上述问题,提出一种融合多策略的改进黑猩猩优化算法,来实现对解析Preisach模型的参数快速、精确辨识。首先,引入自适应权重因子来平衡全局搜索和局部开发能力;其次,将差分变异策略应用到种群个体位置更新中,增强算法个体间的信息交流,扩大搜索范围;最后,使用柯西变异和高斯变异相结合的随机扰动策略,进一步增强算法跳出局部最优的能力。结合实验数据,分别使用遗传算法、黑猩猩算法、正弦余弦黑猩猩算法与所提算法对解析Preisach模型参数进行辨识,并基于辨识结果对取向硅钢片的磁滞回线进行模拟。通过磁滞回线拟合度、适应度值变化以及损耗误差分析3个方面的结果对比可得,所提算法在解析Preisach模型的参数辨识上兼具辨识精度高、收敛速度快的优点。

基于离散逆Preisach模型的磁悬浮系统非线性补偿研究

磁悬浮平台控制中,电磁铁铁芯材料的磁滞特性会很大程度影响控制精度,补偿磁滞特性是磁悬浮精密控制系统中必不可少的一部分,为了实现对磁悬浮精密控制系统中磁滞非线性的补偿,课题组使用离散逆Preisach模型构造了一个补偿器。首先建立了离散逆Preisach模型,再依据磁滞补偿原理,构造补偿器;根据逆模型的曲线形状,建立了基于双曲正切的分布函数验证离散逆Preisach模型构造的合理性;最后使用非负最小二乘法辨识模型。结果表明离散逆Preisasch模型描述电磁铁逆磁滞回线的最大误差为0.3%。所构造的补偿器具有良好的补偿效果,为磁悬浮系统的磁滞补偿提供了一种可行方案。

压电陶瓷驱动器迟滞非线性的修正Rayleigh模型建模及实验验证

针对压电陶瓷驱动器建模复杂的技术难点,本文提出了一种基于修正Rayleigh模型的动态迟滞非线性建模方法。首先,针对压电陶瓷材料的机电响应特性,构建了压电驱动器的线性本构方程;然后,基于迟滞效应成因及其微观机理研究,提出了采用Rayleigh模型的非线性建模方法;在此基础上,采用一阶线性方程描述压电驱动器频率相关特性并通过实验验证其有效性;之后,采用双Rayleigh系数,构建了非对称Rayleigh模型;最后,实验验证了Rayleigh模型在压电陶瓷驱动器次环响应中的适用性。

基于Rayleigh-BP模型的压电驱动系统迟滞建模与前馈控制

针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性,提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型,该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测;利用逆向算法求解了Rayleigh模型的逆模型,并将该模型与BP神经网络结合,设计了前馈控制器对系统进行补偿;对前馈控制方法进行了仿真与实验验证。结果表明,建立的Rayleigh-BP模型具有较高的精度,在10 Hz时均方根误差仅为0.0469μm。前馈控制方法可以明显提高系统输出的线性度,在40 Hz时仿真结果均方根误差为0.0274μm,线性相关系数R 2为0.99992;在30 Hz时实验结果均方根误差为0.0506μm,线性相关系数R 2达到了0.99955,极大降低了迟滞现象。

基于SF_(6)气体温度迟滞模型的密度监测失效判定策略

气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)设备SF_(6)气体密度监测失效可能会导致泄漏状态误判断,威胁电网安全运行。为此,针对数字式SF_(6)气体密度监测装置特点,构建并优化了基于热力学的SF_(6)气体温度迟滞模型。通过温度迟滞实验,获取了模型中未知参数。模拟实验表明,SF_(6)气体温度迟滞模型温度补偿偏差为±0.6℃,基于补偿后温度的计算压力与压力传感器检测压力偏差为±0.002 MPa。设计基于计算压力与检测压力相互验证的密度监测失效判定策略,结合某220 kV变电站中试点设备数据进行验证,经SF_(6)气体温度迟滞模型温度补偿并归算至20℃下的压力与实际值均不超过0.002 MPa,验证了该模型的准确度以及SF_(6)气体密度监测失效判定策略现场应用的可行性。

Preisach迟滞逆模型的神经网络分类排序

为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神经网络取代了传统的反查值方法,以避免插值误差。建立三层BP神经网络,运用实测数据进行训练,确定各层权值;然后,结合排序得到的电压和位移极值信息,通过神经网络方法拟合出较精确的输入电压值。运用若干组实验数据检验了此逆模型的有效性,结果表明,该神经网络的实现方法将逆模型的平均误差降低到了1.5V以下,最大误差绝对值降低到了2.7V以下。与反查值方法相比,神经网络实现方法有效提高了压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞逆模型的精度。

解析正Preisach磁滞模型的推导与修正

准确且快速地模拟软磁材料的磁滞特性是电机、变压器等电力设备电磁场仿真及其优化设计等工作可靠展开的基本前提。然而,经典Preisach磁滞模型因包含了复杂的双重积分运算而难以达到上述要求,而现有唯一的纯解析Preisach模型存在推导失误、无法通用等问题。为此,针对该解析Preisach模型的问题,推导正确的Everett函数解析表达式,并基于Preisach基本原理,分析在其基础上考虑可逆磁化分量的本质原因,继而提出首个正确且通用的解析正Preisach模型。将仿真结果与实测结果进行对比,验证所提模型的精度。

基于R-L型分数阶导数的动态解析逆Preisach模型

准确的变压器电磁暂态模型对保障电力变压器安全意义重大,其中更为重要的是对变压器铁芯部分的建模。然而,变压器铁芯的非线性磁滞特性及动态特性的模拟仍存在不精确,误差大等问题。为此,首先通过差分法改进静态解析正Preisach模型,构造一种更利于动态模型建立的静态解析逆Preisach模型;然后,在损耗统计理论、场分离技术以及分数阶导数理论的基础上,改进动态涡流场强分量,并与静态解析逆Preisach模型以及剩余损耗分量相结合,得到改进的动态解析逆Preisach磁滞模型,同时引入量子遗传算法对分数阶导数参数进行全局寻优。最后,将准确的动态解析逆Preisach模型在不同频率与不同最大磁密下与实验数据对比,结果表明,该模型的最大平均相对误差为5.857%,验证了该方法的有效性。

解析逆Preisach磁滞模型

如何在保证模拟精度的基础上,提升逆磁滞模型的计算速度一直以来是国际电磁场领域研究的热点问题。然而,现有所提逆磁滞模型难以兼顾精度与速度的双重要求。解析形式的逆磁滞模型具有较快的求解速度,如何提出高精度的此类模型是解决上述问题的关键所在。为此,该文利用课题组所提基于解析Everett函数推导而得的解析正Preisach磁滞模型,分别推导了初始磁化曲线、磁滞回线下降支与上升支的磁导率的解析表达式,继而利用差分法,推导得到了目前唯一一个解析的逆Preisach磁滞模型。通过对比仿真与实验结果,验证了所提解析逆Preisach磁滞模型的模拟精度,并在模拟精度与计算速度两方面将其与广泛应用的逆J-A磁滞模型进行对比,发现它的平均相对误差比逆J-A磁滞模型小10%以上,且其计算速度约为逆J-A磁滞模型的2.67倍。

压电陶瓷执行器迟滞特性的广义非线性Preisach模型及其数值实现

压电陶瓷执行器的迟滞非线性不具有经典Preisach模型的次环一致特性,直接利用该模型对压电陶瓷执行器的迟滞特性建模会产生较大误差。为了提高压电陶瓷执行器的迟滞特性建模精度,在非线性Preisach模型的基础上推导得到适用于压电陶瓷迟滞特性的广义非线性Preisach模型,并给出简化分类计算公式。广义非线性Preisach模型将经典Preisach模型表示定理中的次环一致特性修改为次环等弦长特性,放宽了对描述对象的限制要求。实验数据表明,与经典Preisach模型相比,广义非线性Preisach模型预测位移的误差绝对值的最大值降低了0.22μm,均方根误差降低了0.11μm,能够更精确地描述压电陶瓷的迟滞特性。

基于Preisach逆模型的压电陶瓷执行器迟滞补偿控制

为解决迟滞非线性对压电陶瓷执行器的影响,提出了基于Preisach逆补偿的闭环控制策略,利用考虑了擦除特性的分类排序方法实现了迟滞的Preisach逆模型,通过Preisach逆模型串联补偿降低迟滞作用的影响,并在逆模型前串联PI控制器,通过闭环控制抑制未能完全补偿的迟滞非线性,进而提高系统的控制精度,平均绝对误差下降到0.025μm.实验表明,基于Preisach逆补偿的迟滞补偿控制策略具有良好的控制性能.