Page 61 - 《振动工程学报》2026年第3期
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第 3 期               沈佳乐,等: 柔性压电宏纤维致动器的偏置迟滞建模及前馈线性化控制                                       661

                                              m                 式中,y d 为期望位移;e(t)为期望位移与实际位移的
                                                    i
                                T
                   P [ v ]( t )= W p ⋅ U [ v ]( t )= ∑ w pi v ( t ) (3)
                                             i = 1              差值。
              式中,P[v](t)和 v(t)分别表示多项式模型的输出和                          由于多项式模型存在偶次项,随着多项式模型
              输 入 变 量 ;m 表 示 多 项 式 模 型 的 维 度 ;W p =[ω p1        阶数的增加,使得求逆过程相对较复杂,很难直接找
              ω p2 … ω pm ] 为权重向量;U[v](t)为 v ( t ) 组成的 m        到逆模型的解析约束,为了简化求逆过程,并保证逆
                        T
              维输入向量。多项式模型输出与 PI 模型输入的级                          多项式算子的唯一性,基于多项式一阶导数的正负
              联结构如图 6 所示。                                       一致性,设置了保证多项式算子任意时间序列单调
                                                                性的解析约束。定义约束阈值范围为:
                                                                                  v
                                                                              σ =  ,u ∈[ u min,u max ]     (6)
                                                                                  u
                                                                式中,v 表示多项式的输入;u 用于归一化输入范围;
                                                                u min 和 u max 分别表示缩放因子 u 的最小值和最大值。
                                                                     m 个多项式算子叠加的多项式一阶导数可表
                                                                示为:
                                                                                        m
                                                                              p ̇ [ σ ]( t )= ∑ iσ  i - 1  ( t )  (7)
                                                                                        i = 1
                                                                     则基于试验数据对输入 v 的解析约束不等式可
                                                                表示为:
                                                                                                T
                                                                             T
                                                                     é ê ê  1  ú ú ê ê  ù ú ú  é ê ê  1  ú ú ê ê  ù ú ú
                                                                            ù é w p1
                                                                                               ù é w p1
                                                                     ê ê  2σ  ú ú  ê ê  ú ú  ê ê  2σ  ú ú  ê ê  ú ú
                                                                     ê ê    ú ú  ê ê  w p2 ú ú ≤ L, ê ê  ú ú  ê ê  w p2 ú ú ≥ L (8)
                                                                     ê ê ⋮    ê ê ⋮     ê ê ⋮    ê ê ⋮
                                                                     ê ê    ú ú  ê ê  ú ú  ê ê  ú ú  ê ê  ú ú
                                                                     ëmσ  m - 1  û ëw pm û  ëmσ  m - 1  û ëw pm û
                                                                     对于输入 v 中所包含的 N 个输入时间序列可表
                                                                示为:
                                                                        é p ̇ [ σ ](1 )  ù ú ú  é p ̇ [ σ ](1 )  ù ú ú
                                                                                        ê ê
                                                                        ê ê
                                                                        ê ê       ú ú   ê ê       ú ú
                                                                        ê ê  p ̇ [ σ ]( 2 )  ê ê  p ̇ [ σ ]( 2 )  ú ú ≥ L
                                                                        ê ê       ú ú ≤ L, ê ê             (9)
                                                                        ê ê  ⋮    ú ú   ê ê  ⋮    ú ú
                                                                        ê ê       ú ú   ê ê       ú ú
                                                                        ë p ̇ [ σ ]( N ) û  ë p ̇ [ σ ]( N ) û
                                                                式中,L 为 N 维的零向量。
                                                                  ì           i - 1
                                                                  ï ï r ͂ = w r1 r i + ∑ w rj ( r i - r j );    i = 1,2,⋯,n
                                                                    i
                                                                  ï ï
                                                                  ï ï         j = 1
                                                                  ï ï     1
                     图 6  多项式迟滞模型及其逆模型结构图                         ï ïw ͂  r1 =
                                                                  í      w r1                             (10)
              Fig. 6  Structural diagram of the PPI hysteresis model and its   ï ï
                                                                  ï ï          w ri
                    inverse model                                 ï ï w ͂ =  i   i - 1  ;    i = 2,3,⋯,n
                                                                     ri
                                                                  ï ï   ( ∑ w rj )( ∑ w rj )
                                                                  î
                  需要指出的是,在 PPI 逆模型中,PI 模型与多项                      ï ï     j = 1  j = 1
                                                                     结合约束不等式(8)、(9)以及逆模型的阈值表
              式模型交换级联顺序,多项式模型的输出成为了 PI
                                                                达式(10),可得 PPI 迟滞逆模型表示为:
              模 型 的 输 入 ,PI 模 型 与 多 项 式 算 子 级 联 后 表 达
                                                                                           ̂
                                                                 v ̂ ( t )= Ω  -1  [ y d ]( t )= U  -1  (W r ⋅ H r [ y d ]( t ) ) (11)
                                                                                            T
                                                                                                -1
              式为:
                                                                                                 ̂
                                             T
                  y ( t )= Ω [ v ]( t )= W r ⋅ H (W p ⋅ U [ v ]( t ) )(4)  式 中 , v ̂ ( t ) 为 PPI 逆 模 型 输 出 ;W r =[ w ̂   w ̂  ⋯
                                     T
                                                                                                           r2
                                                                                                       r1
                                                                    T
              式中, Ω [ v ]( t )为迟滞模型输出。                          w ̂  rn ] 为逆模型的权值向量。
                  通过最小二乘法最小化目标函数式可以得到
              PPI 迟滞模型的具体参数。最小二乘法最小化目标                          3 迟滞模型的参数辨识与验证
              函数式为:
                  n                                                  在模型参数辨识过程中,为平衡模型的复杂度
                     2
              min ∑ e ( t )=                                    以及鲁棒性      [20⁃21] ,经过模型拟合结果对比分析,最终
                  t = 1
                       n                              2         选 取 Play 算 子 与 多 项 式 算 子 个 数 分 别 为 8 和 3。
                                   T
                            T
                  min ∑[W r ⋅ H (W p ⋅ U [ v ]( t ) )- y d ( t ) ]  (5)
                      t = 1                                     式(3)具体形式为:
   56   57   58   59   60   61   62   63   64   65   66