【摘 要】
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为辨识压电驱动器的速率相关迟滞特性,提出了一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统的迟滞建模方法。首先,引入了新的模糊C回归聚类算法(Novel fuzzy C-regression model algor
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61273184);浙江省自然科学基金项目(LY15F030005)
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为辨识压电驱动器的速率相关迟滞特性,提出了一种基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊系统的迟滞建模方法。首先,引入了新的模糊C回归聚类算法(Novel fuzzy C-regression model algorithm, NFCRMA)划分模糊空间,利用模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)完成初始化,再利用改进的模糊C回归聚类算法(Fuzzy C-regression model, FCRM)确定模糊前件。其次,引入了与NFCRMA相对应的超平面隶属函数,利用递推最小二乘法完成模糊后件的辨识。最后,利用上述方法对压电驱动器的迟滞特性进行动态建模。该模型能够较好逼近输入频率在10 Hz到200 Hz的迟滞特性;在正弦衰减信号作用下,模型的相对误差控制在1%之内。实验结果表明该方法有效。
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