基于记忆相关Koopman的双模超声电机死区模糊补偿与线性预测控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于记忆相关Koopman的双模超声电机死区模糊补偿与线性预测控制方法及系统，其中，该方法包括：构建新型记忆相关Koopman预测器；基于新型记忆相关Koopman预测器进行新型自编码神经网络的深度辨识，以设计基于新型记忆相关Koopman预测器的线性预测补偿控制策略；利用基于新型记忆相关Koopman预测器的线性预测补偿控制策略对超声电机的调速线性化，并基于模糊推论对死区宽度随负载变化的超声电机进行补偿，以构造出一个无调速死区的被控对象。该方法不仅可以有效补偿双模超声电机的调速特性在不同负载情况下的死区，而且能够实现速度调节特性的线性化。