基于粒子群-蚁群并行交叉算法的改进PI模型辨识方法

    公开(公告)号:CN111914981B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202010481274.2

    申请日:2020-05-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于粒子群‑蚁群并行交叉算法的改进PI模型辨识方法,属于系统辨识技术领域。本发明的目的是利用具有变化斜率的改进Play算子和死区算子实现了对传统PI模型的改进,使建立的模型具有描述非对称迟滞特性能力的基于粒子群‑蚁群并行交叉算法的改进PI模型辨识方法。本发明步骤是:得到改进的PI模型,设计粒子群‑蚁群并行交叉算法辨识改进PI模型的参数,搭建压电微定位平台采集辨识模型所需的数据,依据步骤二所述的粒子群‑蚁群并行交叉算法辨识最终的模型参数并给出建模结果。本发明对于推进研究消除压电微定位平台迟滞非线性的方法,推广压电微定位平台使用,具有很大的研究意义。

    基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN111930008B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202010497242.1

    申请日:2020-06-04

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法,属于微纳控制技术领域。本发明的目的是采用紧格式动态线性化方法对建立的非线性模型进行转化为基于输入输出数据增量形式的数据模型,并通过最小化压电微定位平台系统误差和控制量变化率准则函数求取控制率的基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法。本发明步骤是:设计基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制器,在不依赖压电微定位平台系统物理参数和数学模型的情况下,引入改进投影算法和神经网络分别估算和预测基于实际输入输出数据的控制器参数。本发明解决了现有基于模型的控制器性能对模型结构和建模精度的依赖,仅基于系统输入输出数据实现压电微定位平台系统高精度轨迹跟踪控制。

    磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法

    公开(公告)号:CN111897212A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010516434.2

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法,属于控制技术领域。本发明的目的是构建NARMAX结构模型,既可以提高NARMAX模型描述多值映射迟滞的能力,同时也使得Bouc-wen模型描述高度不对称的迟滞成为可能的磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法。本发明步骤是:建立可以描述磁控形状记忆合金执行器多值映射迟滞的NARMAX结构模型;利用小波神经网络构建NARMAX结构模型的未知非线性函数,建立能够在线更新模型参数适应磁控形状记忆合金执行器复杂动态迟滞特性的NARMAX结构模型。本发明有效地推动智能材料执行机构在高精尖制造产业中的应用,可以在线调整模型参数适应磁控形状记忆合金执行器复杂的动态迟滞特性。

    考虑约束条件的压电陶瓷微定位平台轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN111897211A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010481100.6

    申请日:2020-05-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种考虑约束条件的压电陶瓷微定位平台轨迹跟踪控制方法,属于精密运动控制领域。本发明的目的是采用一种广义预测控制补偿迟滞特性对于压电陶瓷微定位平台在精确定位中的影响。本发明首先建立能够描述压电陶瓷微定位平台特性的约束模型,由迟滞部分和线性部分构成;然后构建约束广义预测控制器框架,利用预测模型获得压电定位系统的预测未来时刻输出值;并利用粒子群优化算法代替传统广义预测控制算法中的滚动优化过程,之后按照粒子群优化算法的位置与速度更新方式进行粒子寻优直到达到最大迭代次数;最后得到压电定位系统当前时刻控制量,并且证明系统稳定性。本发明能够满足系统约束条件并减少迟滞特性对压电陶瓷微定位平台定位控制的不良影响,实现精密轨迹跟踪控制。

    磁控形状记忆合金执行器位移控制方法

    公开(公告)号:CN111796518A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010519724.2

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种磁控形状记忆合金执行器位移控制方法,属于智能材料及其机构建模与控制领域。本发明的目的是将神经网络与迭代学习控制相结合,设计了基于神经网络的迭代学习控制器,并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统收敛条件的磁控形状记忆合金执行器位移控制方法。本发明步骤是:建立可以描述磁控形状记忆合金执行器率相关迟滞非线性的Volterra级数模型,并利用神经网络构建Volterra级数的核函数;采用神经网络拟合迭代学习控制器,并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统的收敛条件。本发明不但放宽了迭代学习控制的适用条件,更符合实际应用环境,还提高了迭代学习控制的鲁棒性,提升控制品质。

    一种超细BaTiO3纳米晶体的可控制备方法

    公开(公告)号:CN115259211B

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202210839182.6

    申请日:2022-07-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种超细BaTiO3纳米晶体的可控制备方法,属于功能性光催化材料技术领域。该方法以钡源和钛源为原料,乙二醇为介导溶剂,经溶剂热反应形成钛酸盐前驱体,然后将钛酸盐前驱体经高温煅烧可以得到超细BaTiO3纳米晶体。本发明采用乙二醇介导路线结合后期的煅烧工艺制备超细BaTiO3纳米晶体,其工艺简单,制备过程短,制备条件易于控制,且制备的BT纯度较好,结晶度高,尺寸较小,形貌可控,性能稳定,在催化领域和电子陶瓷领域具有潜在的应用价值。

    一种超细BaTiO3纳米晶体的可控制备方法

    公开(公告)号:CN115259211A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210839182.6

    申请日:2022-07-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种超细BaTiO3纳米晶体的可控制备方法,属于功能性光催化材料技术领域。该方法以钡源和钛源为原料,乙二醇为介导溶剂,经溶剂热反应形成钛酸盐前驱体,然后将钛酸盐前驱体经高温煅烧可以得到超细BaTiO3纳米晶体。本发明采用乙二醇介导路线结合后期的煅烧工艺制备超细BaTiO3纳米晶体,其工艺简单,制备过程短,制备条件易于控制,且制备的BT纯度较好,结晶度高,尺寸较小,形貌可控,性能稳定,在催化领域和电子陶瓷领域具有潜在的应用价值。

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