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作 者:贺容波 何浩然[1] 郑世杰 程超[1] HE Rongbo;HE Haoran;ZHENG Shijie;CHENG Chao(School of Electrical and Information Engineering,Anhui University of Technology,Maanshan 243002,China;State Key Laboratory of Mechanics and Control of Mechanical Structures,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China)
机构地区:[1]安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243002 [2]南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京210016
出 处:《振动与冲击》2024年第24期117-124,共8页Journal of Vibration and Shock
基 金:国家自然科学基金面上项目(11172129);安徽省自然科学基金面上项目(1808085ME153);中国博士后基金面上项目(2018M642243);安徽省高等学校自然科学重点研究项目(KJ2017A060)。
摘 要:针对目前ON-OFF控制策略在PLZT驱动器光致应变位移的闭环伺服控制系统中的缺点,提出了一种基于T-S模糊模型的PLZT驱动器应变位移的动态模型及预测控制方法。首先,建立了PLZT驱动器光致应变位移的T-S模糊模型,该模型利用基于减法聚类的模糊C均值聚类算法进行前件辨识,并利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)算法进行后件辨识,所建立模型的有效性通过拟合度仿真加以验证。随后,在所建立的T-S模糊模型的基础上结合预测控制方法对PLZT驱动器的光致应变位移进行闭环控制,并对该算法进行仿真验证。仿真结果显示,在PLZT驱动器微位移的控制中,该文控制算法减小了基于ON-OFF控制策略下的抖振,且具有更好的控制效果。Aiming at the shortcoming of the current closed-loop servo control system based on ON-OFF control strategy in the light-induced strain displacement of a PLZT actuator,a dynamic model and predictive control method of strain displacement of the PLZT actuator based on a T-S fuzzy model was proposed.Firstly,the T-S fuzzy model of photoinduced strain displacement of the PLZT actuator was established.The fuzzy C-means clustering algorithm based on subtractive clustering was used to identify the antecedent and the SVD(singular value decomposition)algorithm was used to identify the consequent.The validity of the established model was verified by fitting degree simulation.Then,based on the established T-S fuzzy model,the closed-loop control of the photo-induced strain displacement of the PLZT actuator was carried out by combining the predictive control method,and the algorithm was verified by simulation.The simulation results show that for the control of PLZT driver micro-displacement,the control algorithm in this paper reduces the buffeting based on the ON-OFF control strategy and has better control effect.
关 键 词:PLZT驱动器 T-S模糊模型 模糊C均值聚类算法 奇异值分解(SVD) 预测控制
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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