[发明专利]一种压电精密定位平台参数辨识方法及其应用

说明书

本发明涉及一种压电精密定位平台参数辨识方法及其应用，所述参数辨识方法以Bouc‑Wen模型对定位平台进行迟滞建模，采用改进型果蝇优化算法对所述Bouc‑Wen模型进行模型参数辨识；所述改进型果蝇优化算法中考虑了群体多样性的改进、迭代搜索步长的改进和算法后期寻优策略的改进，有效实现了算法的全局搜索和局部寻优之间的动态平衡，提高了算法整体的搜索效率和寻优精度。与现有技术相比，本发明具有精度高、可靠性高、有效提高定位精度等优点。

技术领域

本发明涉及一种压电精密定位系统，尤其涉及一种压电精密定位平台参数辨识方法及其应用。

背景技术

近年来，随着航空航天、纳米工程、微电子、精密制造等领域的迅速发展，压电陶瓷在微纳米定位领域受到越来越广泛关注。然而，其输出位移与驱动电压间的迟滞特性限制了其在快速高精度定位系统中的应用。为此，研究人员采用各种数学模型来描述迟滞非线性，如Bouc-Wen模型、Jiles-Atherton模型、Preisach模型等。Bouc-Wen模型可模拟各种滞后行为和各种滞后系统。因此，在压电精密定位平台、磁流变阻尼器、音圈电机等迟滞系统建模中得到了广泛应用。然而，由于模型的强非线性特性和参数难以辨识使得模型的参数辨识成为一个具有挑战的问题。

利用Bouc-Wen模型对压电精密定位平台进行建模需辨识五个参数。参数对滞环形状的影响是高度非线性的，很难根据大量的数据来总结具体模型的参数范围。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种压电精密定位平台参数辨识方法及其应用。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种压电精密定位平台参数辨识方法，该方法以Bouc-Wen模型对定位平台进行迟滞建模，采用改进型果蝇优化算法对所述Bouc-Wen模型进行模型参数辨识；

所述改进型果蝇优化算法具体包括以下步骤：

1)初始化果蝇群体位置；

2)计算当前果蝇群体中各果蝇个体的味道浓度判定值和各果蝇个体位置的味道浓度，获取味道浓度最佳果蝇，并记录最佳味道浓度值Smellbest和最佳位置；

3)对果蝇群体进行交叉操作，获得一新果蝇群体及该新果蝇群体的最佳味道浓度值Smellbest1；

4)判断是否存在Smellbest1＜Smellbest，若是，则以Smellbest1对应的果蝇位置更新最佳位置；

5)引入自适应搜索步长，以所述最佳位置为初始位置，更新各果蝇个体利用嗅觉觅食后的位置；

6)进行迭代寻优，重复执行步骤2)～步骤5)，直至达到最大迭代次数，获得寻优结果及该寻优结果对应的最佳味道浓度判定值bestS；

7)以所述最佳味道浓度判定值bestS为初始值，更新各果蝇个体的味道浓度判定值，直接对味道浓度判定值进行迭代寻优，获得最终最优值。

进一步地，所述步骤3)中的交叉操作具体为：

child₁(x)＝P×parent₁(x)+(1.0-P)×parent₂(x)

child₂(x)＝P×parent₂(x)+(1.0-P)×parent₁(x)

child₁(y)＝P×parent₁(y)+(1.0-P)×parent₂(y)