【摘 要】
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针对超精密微位移系统中压电陶瓷驱动器的迟滞非线性问题,提出了一种基于遗传反向传播（BP）神经网络的压电陶瓷迟滞非线性建模方法。通过电涡流位移传感器获取压电陶瓷驱动器不
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针对超精密微位移系统中压电陶瓷驱动器的迟滞非线性问题,提出了一种基于遗传反向传播（BP）神经网络的压电陶瓷迟滞非线性建模方法。通过电涡流位移传感器获取压电陶瓷驱动器不同电压值下所对应的位移值;利用六次多项式拟合获得迟滞的数学模型,从而建立基于遗传BP神经网络的迟滞模型。实验结果显示：该迟滞模型在神经网络测试下的最大误差为0.082 1μm,平均绝对误差为0.015 8μm。表明,所建的迟滞模型能够较精确地反映出压电陶瓷驱动器的迟滞特性,同时为微位移控制系统设计提供了一定的理论基础。
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