[发明专利]基于PSO算法的压电微驱动变频定位平台建模辨识方法有效
申请号: | 202010096421.4 | 申请日: | 2020-02-17 |
公开(公告)号: | CN111368400B | 公开(公告)日: | 2021-09-21 |
发明(设计)人: | 冯颖;李颖;怀斯·艾哈迈德;甘胜利 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 蒋剑明 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 pso 算法 压电 驱动 变频 定位 平台 建模 辨识 方法 | ||
1.一种基于PSO算法的压电微驱动变频定位平台建模辨识方法,其特征在于,所述的建模辨识方法包括以下步骤:
S1、搭建基于压电陶瓷驱动器的压电微驱动变频定位平台,通过激光位移测量装置,测量变频电压信号激励下压电陶瓷驱动器在垂直方向上的位移;
S2、建立压电微驱动变频定位平台的内部动态模型,其中压电陶瓷驱动器的动态模型为:
对式(1)一般化为:
则线性动力学部分定义为
其中,υ(t)为压电微驱动变频定位平台的驱动电压,H[υ](t)为压电陶瓷驱动器内部迟滞特征,yo为压电陶瓷驱动器在垂直方向上的位移,和分别为yo的一阶求导和二阶求导,α1=Da/M,α0=K/M,β=Γυo/M均为压电陶瓷驱动器内部机电特性相关参数,采用RDPI迟滞模型来描述压电陶瓷驱动器内部迟滞特征,其中,RDPI迟滞模型为rate-dependentPrandtl-Ishlinskii迟滞模型的简称,
同时,
其中,ρ0为正常数,为play算子,ρi,i=1,2,…,n为play算子的权重,且满足ρi≥0,n为play算子的个数,为动态阈值函数,为驱动电压υ(t)的一阶求导,σ和μ为正常数,令则有
H[υ](t)=ρ0υ(t)+d(t) (6)
即该迟滞特征可分解为线性部分ρ0υ(t)和有界非线性扰动部分d(t);
S3、采用优化型PSO算法对压电微驱动变频定位平台的内部动态模型进行辨识,过程如下:
S31、设置参数的运动范围,随机初始化种群中粒子的速度和位置公式如下:
其中,ε=1,2,...L,ε表示种群中第ε个粒子,L为种群大小,为每个粒子的维度,即待辨识参数的个数,χ表示第χ个参数,xminχ、xmaxχ分别为第χ个参数位置的最大值和最小值,同理,vminχ、vmaxχ为第χ个参数速度更新时的最大值和最小值,分别为第ε个粒子的初始位置和速度,r1、r2为[0,1]范围内的随机值;
S32、计算种群中每个粒子的适应度函数值以对粒子进行评价,第ε个粒子的适应度值为,
其中
其中,η=1,2,…,T,T为辨识参数时选取的样本数,
Δid=[Δid(1),Δid(2),…,Δid(η),…,Δid(T)]为模型输出,
Δo=[Δo(1),Δo(2),…,Δo(η),…,Δo(T)]为实验测量输出;
S33、更新粒子的速度和位置,计算公式如下:
xε(γ+1)=xε(γ)+vε(γ+1) (11)
其中,γ=1,2,...,Ξ,γ为当前迭代次数,Ξ为最大迭代次数,xε为第ε个粒子的位置,vε为第ε个粒子的速度,pε为第ε个粒子的历史最优值,pb为整个种群的全局最优值,pa为在粒子群中随机选取的一个粒子,ζ、ξ和κ为[0,1]范围内的随机值,W(γ)为迭代到第γ次的惯性权重,C1(γ)和C2(γ)为迭代到第γ次的学习因子,
同时加入变异操作,
r5>0.95时,且有xεχ=xminχ+|pmχ-xminχ|*r7,
其中,r5、r6和r7为范围[0,1]范围内的随机值;
S34、更新粒子的适应度函数值,并利用以下规则更新个体历史最优值和全局最优值,
S35、若满足终止条件,即γ=Ξ,则算法终止,否则迭代次数加1,返回步骤S33。
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