基于兰伯特W功能的RBF神经网络动态滑动模式控制,用于压电棒滑动执行器
Yan Li1, Piao Fan1, Zhenguo Zhang2
1School of Electrical and Electronic Engineering, Changchun University of Technology, Changchun 130012, China.
The Review of scientific instruments
|June 18, 2024
概括
这项研究引入了压电执行器的新控制方法,实现了40nm以下的精度. 动态滑动模式控制与辐射基础功能神经网络增强了稳定性,并减少了时间延迟效应,以实现精确的定位.
科学领域:
- 控制工程 控制工程 控制工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 纳米技术纳米技术
背景情况:
- 压电驱动器对于高精度应用至关重要.
- 传统的控制方法与动和干扰作斗争.
- 时间延迟可以显著降低定位准确性.
研究的目的:
- 开发一种新的控制策略,以提高压电棒滑动执行器系统的精度.
- 为了解决控制系统中的动,模型不确定性和时间延迟.
- 为了提高高精度定位的稳定性和准确性.
主要方法:
- 动态滑动模式控制与辐射基础功能神经网络 (RBFNN) 相结合.
- 利亚普诺夫稳定性分析,以验证控制器性能.
- 兰伯特 W 函数优化以减轻时间滞后效应.
主要成果:
- 在扫描模式下实现了<40nm的定位控制精度.
- 证明了对外部负荷的坚固性.
- 成功控制了远距离定位 (40微米) 并保持了准确性.
- 减少时间延迟对系统性能的不利影响.
结论:
- 拟议的基于RBFNN的动态滑动模式控制策略显著提高了压电执行器的定位精度.
- 该方法有效地处理不确定性,干扰和时间延迟,提高系统的稳定性.
- 这种方法为要求高精度定位应用提供了有希望的解决方案.
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