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申请/专利权人：南开大学

摘要：一种基于改进神经图灵机的频率相关迟滞建模方法。本发明充分考虑压电驱动器固有迟滞效应的复杂特性，参照神经图灵机的框架，设计包含频率模块、非线性模块和内存模块三个模块的迟滞模型；通过反向传播神经网络构造频率模块，建立电压频率与迟滞面积的关系，从而模拟迟滞的频率相关性；非线性模块通过设计极限学习机和反向传播神经网络的串联结构，建立输入电压和输出位移之间的关系，用来模拟迟滞非线性；内存模块根据预先设计的计算和存储规则进行读写操作，将记忆特性引入到模型中。实验验证了所述模型具有较高的精度和较强的泛化能力，能够准确模拟迟滞效应。

主权项：1.一种基于改进神经图灵机的频率相关迟滞建模方法，其特征在于，根据压电驱动器的迟滞效应特点，建立一种改进的神经图灵机模型来模拟迟滞，并通过模型训练进行参数辨识，包括：第1、迟滞模型的结构设计：所提出的迟滞模型由频率模块、非线性模块和内存模块组成；参照神经图灵机的框架，频率模块和非线性模块由神经网络实现，通过读写操作与内存模块交互；频率模块用于模拟输入电压频率与频率对应的迟滞回线面积之间的关系，从而引入频率相关性；对于非线性模块，除了输入迟滞回线面积和当前电压，另一个输入是当前时刻内存模块输出的计算结果，用于准确模拟迟滞非线性；内存模块采用线性加权和非线性激活的方法计算之前时刻存储的电压和位移，得到的输出由非线性模块读取，由此引入记忆特性；第2、频率模块的建模与辨识：根据频率模块单输入单输出的特点，建立含有单隐含层的反向传播神经网络，从而将频率相关性引入到所述迟滞模型中，其中输入节点对应电压频率，输出节点为频率相对应的迟滞回线面积；构造由不同频率下的输入电压和迟滞回线面积组成的训练数据集，确定反向传播神经网络中的权重和阈值；第3、非线性模块的建模与辨识：根据非线性模块多输入单输出系的特点，设计了一种新的神经网络结构，由一个极限学习机和一个带有单隐含层的反向传播神经网络串联而成，极限学习机隐含层的参数随机或人为给定，只需通过模型训练计算出输出权值，完成极限学习机的参数辨识后，得到的输出再输入到反向传播神经网络中，通过训练产生反向传播神经网络的权重和阈值，生成非线性模块的最终输出；结合极限学习机和反向传播神经网络二者的优点，保证建模的精度和较短的模型训练时间；第4、内存模块的结构设计：内存模块包括存储器和并行的读写头；通过写操作存储之前时刻的输入电压和输出位移，由两个存储器储存，从而构造一个电压序列存储器和一个位移序列存储器；在这两个存储器的基础上，考虑之前电压变化对当前输出位移的影响，采用线性加权和非线性激活的方法产生内存模块的输出，然后被非线性模块读取，从而将记忆特性引入所提出的迟滞模型中。

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