GMA迟滞非线性逆控制方法研究

摘要

如今精密工程技术的发展日新月异,精密定位技术也随之应用在越来越多的领域。超磁致伸缩材料(Giant Magnetostrictive Material,GMM)作为一种新兴的智能材料,它具有响应速度快、应变大、可靠性好等优点,是制造精密位移致动器的理想材料。但是, GMM作为超磁致伸缩致动器(Giant Magnetostrictive Actuator,GMA)的主要动力部件,存在着非线性、磁滞回等问题,导致GMA的外加驱动磁场与位移输出之间存在着明显的迟滞非线性现象,且对GMA采用常规PID控制方法具有调节时间长、超调量大等缺陷。针对这一问题,本文以实验室制备的超磁致伸缩致动器为研究对象展开了以下研究:
　　首先,详细介绍了磁致伸缩机理及磁致伸缩材料的特性,分析了迟滞和非线性产生的原因,然后基于Jiles-Atherton物理模型,在考虑温度、预应力、涡流效应对磁致伸缩应变的影响基础上建立了GMA动态迟滞模型,并使用改进的粒子群算法对所建立的模型参数进行辨识。
　　其次,主要介绍了现有神经网络控制的分类、特征,并列举了小脑神经网络(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)的性能优势;在解决了神经网络对迟滞模型曲线中的“一对多”映射问题后,使用CMAC辨识GMA动态迟滞模型的逆模型,并建立了基于GMA迟滞逆模型的前馈补偿控制器。
　　再次,介绍了结合CMAC前馈逆补偿控制的模糊PID控制器。说明了模糊PID控制器的原理和实现方式,通过MATLAB/SIMULINK仿真与常规PID控制器的控制效果进行了对比,验证了CMAC前馈逆补偿控制结合模糊PID控制方法可以使系统具有更好的自适应控制性能。
　　最后,针对所建立的GMA迟滞非线性控制系统进行了位移特性实验,实验结果验证了研究所采用的控制方法可以有效减小迟滞误差、提高致动器的可控精度,并分析了影响精度的因素。

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1 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 超磁致伸缩致动器的研究现状

1.3 超磁致伸缩致动器控制研究现状

1.4 论文研究思路及工作安排

2 超磁致伸缩致动器动态迟滞模型

2.1 引言

2.2 磁致伸缩机理和特性

2.3 基于J-A模型的GMA动态迟滞模型

2.4 本章小结

3 GMA迟滞非线性的神经网络控制

3.1 引言

3.2 逆补偿控制原理

3.3 神经网络简介

3.4 CMAC前馈逆补偿控制器设计

3.5 PID控制器设计

3.6 GMA迟滞非线性逆控制系统的仿真

3.7 本章小结

4 GMA迟滞非线性的模糊PID控制系统

4.1 引言

4.2 模糊PID控制工作原理

4.3 模糊PID控制器设计

4.4 前馈逆补偿控制结合模糊PID控制的控制系统仿真

4.5 本章小结

5 超磁致伸缩致动器设计及实验研究

5.1 引言

5.2 超磁致伸缩致动器的设计

5.3 实验设计与研究

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

附录一

附录二