关键字
协会热线:029-84276641
            首页微电机期刊
 
  综述
  伺服与控制
  设计与研究
  专题讲座
  检测技术
  工艺技术
  经验交流
  实用技术
  读者园地
  技术交流
  使用与维护
  标准评述
  工艺与装备
  驱动与控制
  应用研究
  测试研究
  精品连载
 
标题:基于BFO算法的超声波电机非线性Hammerstein辨识建模
作者:赵娟萍,史敬灼
2015年第11期 访问次数:234次

摘要:超声波电机具有明显的非线性和时变特性。线性模型难于准确表达超声波电机的非线性特性,通常需要采取变参数的模型形式,导致模型复杂化。直接采用适当的非线性模型形式来建立超声波电机的模型,可以得到更为简单、有效的电机模型。针对超声波电机位置控制需要,采用菌群觅食优化算法进行模型参数和阶次辨识,建立了以频率为输入、电机转轴位置为输出的超声波电机非线性Hammerstein模型。模型计算数据与实测数据的比较,表明了所建模型的有效性。
关键词:超声波电机;Hammerstein模型;菌群觅食优化算法
Abstract: Ultrasonic motor (USM) has obvious nonlinearity and timevarying characteristic. Linear model cannot describe the nonlinearity clearly. So, variable parameters should be applied in the model. It makes the model be complex. In order to get a simple and effective model, an appropriate form of nonlinear model can be used to establish the model of USM. Nonlinear Hammerstein model of ultrasonic motor was established to satisfy the need of position control, in which the frequency is the input, the position of motor rotor is the output. The parameters and orders of the model were identified using bacterial foraging optimization algorithm. The validity of the model was verified using experimental data.
Key words:ultrasonic motor;hammerstein model;bacterial foraging optimization algorithm

 

 
 
 
    广告服务 |   商务合作 |   使用帮助 |   网站地图 |     主办:中国电器工业协会微电机分会      挂靠:西安微电机研究所有限公司      地址:西安市高新区上林苑四路36号(710117)
   copyright © www.china-micromotor.com.cn all rights reserved.     版权所有:微电机网     陕ICP备05005551号-2
 

西安微电机研究所有限公司公众平台
二维码

《微电机》杂志公众平台二维码