1 长沙理工大学 汽车与机械工程学院，湖南 长沙 410114
2 长沙理工大学 汽车与机械工程学院，湖南 长沙 410114机械装备高性能智能制造关键技术湖南省重点实验室，湖南 长沙 410114
针对传统的Bouc-Wen模型不能准确表征压电陶瓷执行器固有的迟滞非对称特征，导致控制精度受限问题，该文提出一种基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein 模型结合的迟滞建模方法，基于利用卡曼状态预估的滑模控制的控制策略来提高控制精度。首先，利用粒子群算法对传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein结构结合迟滞模型的参数进行辨识，然后根据二阶系统的状态空间矩阵建立卡尔曼观测器，并根据卡尔曼观测器的状态预估利用滑模规律进行反馈补偿和建立逆模型进行前馈补偿，形成前馈-反馈复合补偿。通过数值仿真表明，在0~100 V峰值与0~100 Hz激励频率内，所建立的非线性模型能很好地描述与预测压电陶瓷执行器的动态输出。执行器位移在0~6 μｍ时，传统的Bouc-Wen模型开环、基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein 结构结合迟滞模型的平均迟滞误差分别为0.654 95 μm、0.186 39 μm; 在50 Hz下，基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein 结构的前馈PID补偿均方根误差为0.088 5 μm，其前馈滑模复合控制补偿均方根误差为0.047 μm，仅为最大输出位移的0.78%，最大跟踪误差仅为0.153 μm，精度提高了78%，说明该文所提出的基于传统的Bouc-Wen模型与Hammerstein 结构结合迟滞模型及其补偿控制算法，有助于实现压电陶瓷执行器的高速、宽频超精密定位控制。
压电陶瓷执行器 动态非对称迟滞 模型 滑模控制 piezoelectric ceramic actuator dynamic asymmetric hysteresis Hammerstein Hammerstein model sliding mode control
红外与激光工程
2021, 50(9): 20210056
华中科技大学,图像识别及人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
图像度量是自动目标识别(ATR)性能评估中的重要组成部分.图像度量是否与ATR算法性能紧密相关将直接影响系统后续的评价工作.先介绍了传统的图像度量,并分析了作为传统度量代表的目标局部背景对比度度量(TBC)在复杂场景条件下与算法性能不满足单调关系的不足,针对其局限性,提出了基于灰度共生矩阵的图像杂波度量(TIC),并针对TBC和TIC设计了两组实验.结果表明,无论在指定场景还是复杂场景条件下,TIC与算法性能都具有良好的单调关系,有效地克服了TBC的局限性,从而能更好地评价ATR算法性能.
ATR性能评估 图像度量 目标背景对比度 灰度共生矩阵
