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基于BFO算法的超声波电机非线性Hammerstein辨识建模

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超声波电机(Ultrasonic Motor,USM)具有明显的非线性和时变特性.线性模型难于准确表达超声波电机的非线性特性,通常需要采取变参数的模型形式,导致模型复杂化.直接采用适当的非线性模型形式来建立超声波电机的模型,可以得到更为简单、有效的电机模型.针对超声波电机位置控制需要,采用菌群觅食优化算法进行模型参数和阶次辨识,建立了以频率为输入、电机转轴位置为输出的超声波电机非线性Hamnerstein模型.模型计算数据与实测数据的比较,表明了所建模型的有效性.

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来源
《2015微特电机及驱动技术创新与发展论坛》|2015年|86-91|共6页
会议地点西安
作者
ZHAO Juanping; 赵娟萍; SHI Jingzhuo; 史敬灼;
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作者单位

中国电工技术学会;

中国电气工业协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM359.9:TM301.4;
关键词
超声波电机; 非线性模型; 菌群觅食优化算法;

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基于BFO算法的超声波电机非线性Hammerstein辨识建模

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