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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明涉及一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。将压电微动平台表征为带有迟滞输入的离散非仿射非线性函数的形式，在广义Lipschitz条件下，采用动态线性化方法和最优算法设计自适应控制器，然后设计Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整，该方法利用系统已知的先验知识将系统迟滞非线性描述为可公式化的Bouc‑Wen模型，避免对影响系统性能敏感因素考虑不全而导致闭环系统精度不高甚至失稳的问题。Hopfield神经网络估计器对系统输出值进行估计，直观地反应估计器性能，所设计控制器无需离线建模就能实现压电微动平台的高精度跟踪控制。

主权项：1.一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法，其特征在于：其步骤是：步骤1：针对压电微动平台建立带有迟滞输入的动态线性化模型；步骤2：利用最优算法设计的自适应控制器实现自适应控制；步骤3：利用Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整；步骤4：利用HNN权值和阈值的更新算法更新神经网络的权值和阈值；其中，步骤1：针对压电微动平台建立带有迟滞输入的动态线性化模型；具体如下：1将压电微动平台描述为带有迟滞输入的非仿射非线性离散系统形式：yk+1＝fyk,yk-1,...,yk-n+1,uk,uk-1,…,uk-m+1,Vk+dk1其中，uk和yk分别为系统在k时刻的实际输入和输出，m和n分别为系统未知输入输出阶次，dk为有界扰动，未知非仿射非线性函数f·表示系统在有限阶次内当前时刻输入信号，历史输入输出信号和迟滞信号与系统下一时刻输出的关系；Vk表示系统的迟滞输入；2采用Bouc-Wen模型描述Vk： 式中△uk＝uk-uk-1，△H[u]k＝H[u]k-H[u]k-1；对于压电微动平台，有界，且满足H[u]k∈[Hmin,Hmax]；α，β和γ为压电微动平台迟滞部分的参数；3结合公式2和广义Lipschitz条件，定义h1k＝h1k-1+α△uk，h2k＝h2k-1+β|△uk|H[u]k-1，h3k＝h3k-1+γ△uk|H[u]k-1|，则系统状态向量可定义为Ξk＝[yk,…,yk-Ly+1,uk,…,uk-Lu+1,h1k,h2k,h3k]T，Lu＝3m和Ly＝3n分别为系统输入和输出的伪阶次，存在时变伪偏导数矩阵使压电微动平台系统的输出变化量可以描述成如下形式：△yk+1＝ΨTk△Ξk+△dk3其中，△yk+1＝yk+1-yk，△Ξk+1＝Ξk+1-Ξk，△dk＝dk-dk-1。

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