期刊文献+

基于粒子群优化的超声波电机非线性Hammerstein辨识建模 被引量:4

Identification for USM Non-linear Hammerstein Model Based on Particle Swarm Optimization
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 由于超声波电机(USM)具有机电能量转换、不规则外形的定转子以及复杂的摩擦和接触机理,很难建立其适合于控制的非线性数学模型。针对这个问题,本文采用粒子群优化算法建立了超声波电机的非线性Hammerstein模型。该模型由静态非线性和动态线性两部分串联而成,能够以相对简单的形式表述超声波电机的非线性特性。所得模型的仿真计算结果与实验数据接近,表明了建模方法的合理性和所建模型的有效性。 The ultrasonic motor (USM) possesses piezoelectric electromechanical energy conversion, an~,ma- lous shape of stator and rotor, complicated mechanism of friction and interface. So the nonlinear model for controlling is difficult to acquire. To this question, this paper gave a non-linear Hammerstein model based on particle swarm optimization. The model is composed of static non-linear part and dynamic linear part, which can describe the non-linear characteristic of USM in a relative simple form. Simulation results of the obtained model are close to measured data, it indicates that the tire. modeling method is reasonable and the model is effec-
机构地区 河南科技大学
出处 《微电机》 北大核心 2011年第12期17-20,共4页 Micromotors
基金 河南省基础与前沿技术研究计划(092300410164)
关键词 超声波电机 非线性模型 粒子群 HAMMERSTEIN模型 ultrasonic motor non-linear model particle swarm Hammerstein model
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献52

共引文献75

同被引文献12

引证文献4

二级引证文献11

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部