基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法技术

基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法，属于超精密运动控制技术领域。建模过程包括采样数据获取、模型构建，算法求解以及结果输出四部分，所述采样数据获取，方法如基于小行程纳米级运动台及热相关滞回数据测量方法中所述，获取在不同温度、不同位移条件下的电流—力的相关数据采集；模型构建部分包括基函数确定与模型的结构和参数确定；算法求解部分包括初始条件设置、RBF网络构建、RBF中心个数判定以及权值输出。本发明专利技术基于一个多输入单输出非线性系统的输入输出数据快速识别模型参数，在减小计算量的同时保证模型精度，并解决传统最小二乘类算法因矩阵病态导致的算法不稳定问题，进而通过逆模型补偿提高运动台的性能。动台的性能。动台的性能。

【技术实现步骤摘要】
基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法


[0001]本专利技术属于超精密运动控制
，具体涉及一种基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法。

技术介绍

[0002]公开号为CN113029235A、公开日为2021年02月25日、名称为“小行程纳米级运动台及热相关滞回数据测量方法”的专利技术专利申请，采用尺蠖电机和双极电磁铁复合方式驱动台，既可以发挥电磁铁的大出力优势，又能利用尺蠖电机的高分辨率、高频响出力特性，使运动台兼顾高加速度和高定位精度。此外，该运动台可实现绕Z自由度转动，并可以掉电自锁，提高高端制造过程中工件的安全性。
[0003]该运动台通过尺蠖电机和双极电磁铁复合方式驱动，其执行器出力存在严重的滞回非线性特性，在热
‑
电
‑
磁等多场耦合作用下，形成更为复杂的热相关动态滞回非线性。该动态滞回特性造成运动台执行器的控制电流和出力呈强非线性关系，是影响运动台定位精度的关键因素，严重制约了运动台的定位精度，因此，运动台滞回特性模型的建立具有重要意义。
>[0004]传统的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法，其特征在于：所述方法步骤如下：建模过程包括采样数据获取、模型构建，算法求解以及结果输出四部分，所述采样数据获取，方法如基于小行程纳米级运动台及热相关滞回数据测量方法中所述，获取在不同温度、不同位移条件下的电流—力的相关数据采集；所述模型构建部分包括基函数确定与模型的结构和参数确定；所述算法求解部分包括初始条件设置、RBF网络构建、RBF中心个数判定以及权值输出。2.根据权利要求1所述的基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法，其特征在于：所述采样数据获取部分获取在不同温度、不同位移条件下的电流—力的相关数据采集，选取样本为N组，其中选取的输入样本表示为X＝[X1,X2,
…
,X
N
],X
N
表示为[T
N
,L
N
,I
N
]，输出样本表示为Y＝[y1,y2,
…
,y
N
]，y
N
表示为[F
N
]；其中：T
N
表示温度，L
N
表示位移，I
N
表示电流,为输入信号；F
N
表示吸合力，为输出信号；设定期望的模型精度指标J
E
和最小指标变化量P。3.根据权利要求1所述的基于前向递归的小行程纳米运动台滞回特性建模方法，其特征在于：所述模型构建部分包括基函数确定与模型的结构确定和参数确定，表示为：在建模过程中，考虑一个多输入单输出非线性系统，通过一个含有n个隐藏节点的单输出径向基函数进行建模，基函数模型表达式为：公式(1)中：X为多输入单输出非线性系统的输入变量，具体包括运动台的输入电流，设定温度以及位移，表示为X＝[T,L,I]；其中，T表示设定温度，L表示设定位移，I表示输入电流；c
i
表示单输出径向基函数的中心，c
i
＝X
i
＝[T
i
,I
i
,L
i
],σ表示单输出径向基函数的宽度，取值为σ＝[0.5，0.5，0.5]，表示第i个径向基函数的输出向量；考虑建模误差e，线性参数化模型表示为：公式(2)中：y表示神经网络的输出，即吸合力F，i表示样本标号，取值为1到n，n表示隐藏的节点个数，w
i
表示第i个神经网络节点的线性输出权重，表示第i个径向基函数的输出向量；将(2)式写成矩阵形式，表达为：Y＝φW+E
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式中式中式中公式(3)中：Y表示输出矩阵，φ表示回归矩阵，W表示神经网络的输出权重矩阵，E表示误差矩阵，y
n
表示通过第N组数据，得到的神经网络输出；T表示对矩阵进行转置，表示N维空间，w
n
表示第n个神经网络节点的线性输出权重，表示第n个径向基函数的输出向量，
表示第i个径向基函数的输出向量，X(n)表示引入的中间变量，T
n
,I

【专利技术属性】
技术研发人员：刘杨，缪骞，陈震宇，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：