基于神经网络辨识的迟滞特性建模

摘要：

为解决压电陶瓷迟滞系统的建模问题,在分析了压电陶瓷迟滞特性形成的原因基础上,提出了一种新模型,该模型由两部分组成,一部分为位移伸长量,另一部分为位移缩短量.该模型的最终输出由压电陶瓷伸长与缩短两种相反趋势的相对强弱共同决定.结合混沌优化学习算法,利用神经网络对该模型进行辨识.利用该模型对压电陶瓷迟滞特性进行建模.仿真实验结果表明,该模型可以降低建模误差,提高建模精度,建模效果优于传统方法.

关键词： 迟滞建模 压电陶瓷 迟滞系统 神经网络 混沌优化学习算法

作者: 修春波 顾盛娜 刘向东

作者单位: 天津工业大学,自动化系,天津,300160 北京理工大学,自动控制系,北京,100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 462-465

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）