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Adaptive inverse modeling of a shape memory alloy wire actuator and tracking control with the model

机译:形状记忆合金线致动器的自适应逆建模及模型的跟踪控制

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摘要

It is well known that the Preisach model is useful to approximate the effect ofhysteresis behavior in smart materials, such as piezoactuators and Shape MemoryAlloy(SMA) wire actuators. For tracking control, many researchers estimate a Preisachmodel and then compute its inverse model for hysteresis compensation. However, theinverse of its hysteresis behavior also shows hysteresis behavior. From this idea, theinverse model with Kransnoselskii-Pokrovskii(KP) model, a developed version ofPreisach model, can be used directly for SMA position control and avoid the inverseoperation. Also, we propose another method for the tracking control by approximatingthe inverse model using an orthogonal polynomial network. To estimate and update theweight parameters in both inverse models, a gradient-based learning algorithm is used.Finally, for the SMA position control, PID controller, adaptive controllers with KPmodel and adaptive nonlinear inverse model controller are compared experimentally.
机译:众所周知,Preisach模型可用于近似智能材料中的磁滞行为影响,例如压电执行器和Shape MemoryAlloy(SMA)线执行器。对于跟踪控制,许多研究人员估计了Preisach模型,然后计算其逆模型以进行磁滞补偿。然而,其磁滞行为的逆也显示磁滞行为。从这个想法出发,具有Prensach模型的改进版本的Kransnoselskii-Pokrovskii(KP)模型的逆模型可以直接用于SMA位置控制并避免逆操作。另外,我们提出了另一种通过使用正交多项式网络近似逆模型的跟踪控制方法。为了估计和更新两个逆模型中的权重参数,使用了基于梯度的学习算法。最后,针对SMA位置控制,对PID控制器,具有KPmodel的自适应控制器和自适应非线性逆模型控制器进行了实验比较。

著录项

  • 作者

    Koh Bong Su;

  • 作者单位
  • 年度 2009
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en_US
  • 中图分类

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