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该论文研究探讨了压电陶瓷执行器的迟滞Bouc-Wen模型的参数交叉估计。

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简介:
本文针对压电陶瓷执行器,运用交叉估计的方法,对Bouc-Wen模型的参数进行了精细的评估。Bouc-Wen模型被广泛认可为一种用于精确描述非线性迟滞环的数学表达形式,并且由于其在众多迟滞系统中的适用性日益凸显,因而获得了越来越多的研究者和工程师的关注。通过对该模型的参数进行交叉估计,旨在更全面地理解和控制压电陶瓷执行器的性能表现。

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  • 关于Bouc-Wen.pdf
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    本文探讨了针对压电陶瓷执行器迟滞性能建模中应用广泛的Bouc-Wen模型,提出了一种创新的参数交叉估计方法,以提高模型预测精度和适用范围。 压电陶瓷执行器迟滞Bouc-Wen模型的参数交叉估计研究指出,Bouc-Wen模型作为一种描述非线性迟滞环的解析形式,在许多迟滞系统中得到广泛应用,并受到越来越多的关注。本段落探讨了该模型在压电陶瓷执行器中的应用。
  • bouc-wensimulink
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    Bouc-Wen磁滞模型是一种用于模拟材料非线性磁滞效应的有效方法。本文段探讨了该模型在Simulink环境中的实现与应用,展示了其仿真分析能力。 本段落介绍了一种基于Simulink的Bouc-Wen磁滞微分模型在控制器设计中的应用。该模型能够有效地模拟非线性系统的磁滞特性,并为复杂控制系统的设计提供了有力的支持。通过详细阐述建模过程及其实验验证,文章展示了如何利用此方法提高控制系统的性能和稳定性。
  • 基于MATLAB-Simulink仿真Bouc-Wen
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    本研究利用MATLAB-Simulink工具对Bouc-Wen滞回模型进行仿真分析,旨在深入探讨该模型在非线性结构动力学中的应用与特性。 在 MATLAB Simulink 平台上建立 Bouc-Wen 滞回模型是研究非线性系统行为的重要方法。Bouc-Wen 模型是一种广泛应用的非线性动力学模型,特别适合描述材料或结构在受力时表现出的滞回响应,在地震工程、机械工程和电气工程等领域具有广泛的应用价值。下面我们将详细探讨 Bouc-Wen 滞回模型及其在 MATLAB Simulink 中的具体实现方式。 一、Bouc-Wen 模型介绍 该模型由 Paul Bouc 和 George Wen 在1975年提出,是一种多参数的非线性动力学模型,能够精确模拟物体在循环载荷下的非线性响应。其关键参数包括滞回特性参数(Zeta, Alpha)、线性刚度(K)、线性阻尼(C)以及初始位移(X0)和速度(V0)。该模型的滞回曲线由正向加载与卸载两个分支组成,展示了非线性的能量耗散特性。 二、MATLAB Simulink 仿真基础 MATLAB 是一个强大的数值计算环境,并且提供了数据可视化功能;Simulink 则是其图形化建模工具,用于动态系统的构建和模拟。在 Simulink 中,用户可以通过添加数学运算模块(如乘法器、加法器)来创建复杂的系统模型。 三、建立 Bouc-Wen 模型步骤 1. 创建一个新的 Simulink 项目。 2. 添加必要的基础模块以实现非线性特性。 3. 定义 Bouc-Wen 模型所需的参数,如 Zeta, Alpha, K, C 等,并设置初始位移 X0 和速度 V0 的值。 4. 根据数学公式构建模型并创建反馈环路来体现滞回行为。 5. 配置仿真时间、步长等关键参数以及选择合适的求解器以确保精度和稳定性。 6. 运行仿真,并使用 Simulink 内建的绘图工具(如 Scope 或 Data Inspector)分析结果。 四、模型验证与优化 完成 Bouc-Wen 模型构建后,需通过比较实际数据或参考文献中的模拟结果来检验其准确性。如果发现偏差,则需要调整参数或者改进结构设计以达到更高的逼真度。此外还可以考虑引入其他非线性效应(例如加载历史对迟滞的影响)。 总之,MATLAB Simulink 为 Bouc-Wen 模型的构建和仿真提供了一个直观且灵活的工作平台,帮助工程师们深入理解复杂系统的动态特性,并为其在实际工程问题中的应用提供了宝贵的解决方案。
  • Bouc-Wen-Baber-Noori磁:Bouc-Wen-Baber-Noori hysteresis model...
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    Bouc-Wen-Baber-Noori磁滞模型是一种描述材料非线性磁滞行为的数学模型,广泛应用于结构工程与材料科学中,模拟复杂应力-应变关系。 该工具箱利用多目标优化进化算法(MOBEAs)来计算Bouc-Wen-Baber-Noori滞回模型的参数。它采用NSGA-II算法,这是一种精英非主导排序遗传算法。此工具箱基于Kalyanmoy Deb教授开发的原始NSGA-II版本。 更多关于该工具箱的信息,请参阅文档以及以下文献: - Kalyanmoy Deb, Sameer Agrawal, Amrit Pratap, T Meyarivan. A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation (IEEE-TEC), 2002年6月,第2页,182-197页。 - Gilberto A Ortiz, Diego A Alvarez, Daniel Bedoya-Ruiz. Multi-objective optimization algorithms for the identification of Bouc-Wen type models. Computers & Structures, 卷114-115。pp. 121-132,2013年。
  • Bouc-Wen仿真MATLAB实现及bouc-wen.rar
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    本资源提供了Bouc-Wen参数仿真在MATLAB中的具体实现方法和相关代码,适用于研究非线性动力学系统。包含详细的注释与示例数据,便于学习与应用。下载后请解压查看完整内容。 对于磁流变阻尼器的一种模型的建立,适用于MATLAB程序。
  • Bouc-Wen辨识
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    Bouc-Wen模型参数辨识探讨了如何精确确定Bouc-Wen模型中的关键参数,以准确模拟材料的滞回行为和非线性动力学特性。 Identification of Bouc–Wen type models using the transitional Markov chain Monte Carlo method.zip
  • 基于PI回特性求解-thesis_hys_model.m
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    本论文通过MATLAB编程实现基于PI模型的压电陶瓷滞回特性参数求解,旨在深入研究压电材料的非线性行为及其工程应用。代码文件为thesis_hys_model.m。 我编写了一个名为“hys_model_for_thesis.m”的Matlab程序来模拟压电陶瓷的滞回特性。此模型能够根据输入和输出(通常是电压)准确拟合出滞回曲线,并且基于一系列数学理论推导。 首先,可以查看由该PI模型生成的滞回曲线图:“PI_hysteresis.jpg”。此外,通过适当优化参数后,得到更精确的结果如“hysteresis_modelling.jpg”所示。我的程序中详细标注了所有使用的模型参数,并且全部采用英文注释以便于理解。 如果需要进一步了解或有任何疑问,请随时提问。
  • 堆栈线性Simulink仿真
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    本研究构建了压电陶瓷堆栈执行器的线性数学模型,并在Simulink环境中进行仿真分析,探讨其动态特性和控制策略。 压电陶瓷堆栈执行器线性模型的Simulink仿真内容可以参考相关文章中的描述。这些文章通常会详细介绍如何建立和验证压电陶瓷堆栈执行器的线性模型,并利用Simulink进行仿真实验,以评估其性能特性。通过这种方式,研究人员能够更好地理解该类型执行器的工作原理及其在实际应用中的表现情况。
  • 性能与复合控制(2009年)
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    本文于2009年探讨了压电陶瓷材料的迟滞特性,并提出了一种新的建模方法及复合控制系统,以改善其性能和稳定性。 压电陶瓷由于具有迟滞特性,在未经处理的情况下会影响其应用效果。为解决期望输出与频率无关的条件下出现的压电陶瓷非线性问题,本段落提出了一种基于极坐标的数学建模方法,并提供了一个通用的PI迟滞模型进行比较分析。仿真结果显示,采用新方法后曲线更加平滑,解决了传统PI迟滞算子拟合时可能出现的问题。 通过对实验数据的研究和分析,我们探讨了两种不同坐标体系下(即极坐标与PI)产生的迟滞曲线之间的误差,并计算出相应的方差值。进一步地,在上述模型的基础上引入前馈PID控制策略进行实际测试,给出了跟踪平均绝对误差及方差的具体数值,并将其效果与传统的经典PI控制方法进行了对比。 实验结果表明所提出的控制方案是有效的。
  • 基于改良PI特性补偿控制.pdf
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    本文提出了一种基于改进型PI控制器的算法,旨在有效补偿和修正压电陶瓷材料在驱动过程中的迟滞性能问题,提高系统响应精度。 压电陶瓷执行器的迟滞特性会降低星间激光通信精瞄系统的定位精度,并对信标光捕获以及链路稳定性产生负面影响。为解决这一问题,通过分析压电陶瓷执行器迟滞特性的生成机理,提出了一种基于PLAY迟滞算子改进的Prandtl-Ishlinskii(PI)数学模型及其辨识方法。利用该模型对压电陶瓷执行器的迟滞特性进行前馈线性化逆补偿,并通过实验验证了数学模型和线性化的有效性。 在不同频率下输入等幅和减幅正弦控制信号,用以评估前馈逆补偿性能时,改进后的PI模型的最大拟合误差均保持在1%以内。采用该方法后,压电陶瓷驱动的线性度误差从5%减少到1%以下,并且改进的PI模型将计算复杂度由O(n)简化为O(1),提高了系统的效率和精度。