文献类型：期刊文章

作　　者：赵新龙[1] 谭永红[2]

机构地区：[1]上海交通大学电子信息学院自动化系,上海200030 [2]桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室,广西桂林100080

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50265001;60572055);广西自然科学基金资助项目(0339068)

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：4

起止页码：581-585

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了消除迟滞非线性对系统的不良影响,本文利用神经网络对Preisach类的迟滞非线性进行建模．通过引入一个特殊的迟滞因子,将多映射的迟滞非线性转换成一一映射,然后建立了基于神经网络的迟滞非线性模型．该模型结构简单,简化了辨识过程,可以调整神经网络权值以适应不同条件下的迟滞辨识．最后．应用该方法对压电执行器中的迟滞非线性建模,并与KP模型进行了比较．

关 键 词：迟滞  PREISACH模型 神经网络

分 类 号：TP183]