基于BP神经网络的压电作动器建模与控制  

Modeling and Control of the Piezoelectric Actuator Based on BP Neural Network

作　　者：范家华[1] 周攀[1] 郝兵兵[1] 王丹梅[1] 

机构地区：[1]西南交通大学电气工程学院,成都611756

出　　处：《现代计算机（中旬刊）》2016年第3期35-39,共5页Modern Computer

基　　金：国家自然科学基金重点项目(No.61433011)

摘　　要：使用BP神经网络模型建立了压电作动器PEA的整体式模型,以研究其率相关迟滞非线性特性。构造基于BP神经网络模型的逆补偿控制器,联合单神经元PID控制器实现对信号的跟踪控制。实验结果表明,在1-150Hz频率范围内,控制的相对误差小于2.49%,证明控制方法的有效性。Establishes a Back Propagation （BP） neural network model in modeling of integrated model of piezoelectric actuator,in order to study the rate-dependent hysteresis nonlinearity of piezoelectric actuator （PEA）. Constructs an inverse compensator controller based on the BP neu- ral network model, which is combined with the single neuron PID controller to realize the tracking control of the signal. The experimental results show that the relative error is less than 2.49% in the 1-150Hz frequency range, and the validity of the control strategy is proved.

关 键 词：迟滞非线性 率相关性 BP神经网络 压电作动器 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]