[发明专利]基于Duhem的压电执行器的神经网络参数辨识方法在审
| 申请号： | 201610874543.5 | 申请日： | 2016-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN106682728A | 公开（公告）日： | 2017-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王耿;陈国强;王海涛;王莹;黄增武;王帅旗 | 申请（专利权）人： | 河南理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司41128 | 代理人： | 黄军委 |
| 地址： | 454150 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Duhem的压电执行器的神经网络参数辨识方法，包括以下步骤：步骤1，由Duhem模型微分方程推导出其离散化参数模型；步骤2，根据所述离散化参数模型与参数间的互联关系，构建神经网络；步骤3，利用静态测试原理获取用于所述神经网络的训练的初始输入输出数据集；步骤4，根据Levenberg‑Marquardt算法、所述初始输入输出数据集和预设的训练目标对所述神经网络进行训练，根据训练结果计算出所述离散化参数模型的可调权重的值；步骤5，根据所述离散化参数模型与所述可调权重的值计算所述参数的值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 duhem 压电 执行 神经网络 参数 辨识 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Duhem模型的压电执行器的神经网络参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，由Duhem模型的微分方程推导出其离散化参数模型；所述Duhem模型微分方程为h(t)=du(t)-w(t)w·(t)=α|u·(t)|(cu(t)-w(t)+bu·(t))]]>其中，h(t)代表了迟滞输出位移，u(t)代表迟滞输入电压，w(t)代表迟滞状态变量，α、b、c、d四个常数代表了迟滞曲线的形状控制参数；将所述Duhem模型微分方程按照采样时间T进行离散化，可以得到如下离散化参数模型：h(k)=d×u(k)-w(k)w(k)=w(k-1)+Tα|u·(k-1)|(cu(k-1)-w(k-1)+Tbu·(k-1))]]>步骤2，根据所述离散化参数模型与参数α、b、c、d间的互联关系，构建神经网络；步骤3，利用静态测试原理获取用于所述神经网络的训练的初始输入输出数据集；步骤4，根据Levenberg‑Marquardt算法、所述初始输入输出数据集和预设的训练目标对所述神经网络进行训练，根据训练结果计算出所述离散化参数模型的可调权重的值；步骤5，根据所述离散化参数模型与所述可调权重的值计算所述参数α、b、c、d的值。
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