Neural Networks Based Learning Control for a Piezoelectric Nanopositioning System

Linghuan Kong; Dan Li; Jianxiao Zou; Wei He

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Neural Networks Based Learning Control for a Piezoelectric Nanopositioning System

机译：基于神经网络的压电纳米定位系统的学习控制

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In this article, approximation model-based control and neural networks-based adaptive control are investigated for obtaining the solution to the motion tracking of a piezoelectric nanopositioning system, respectively. In order to reduce the effect of unknown hysteresis nonlinearity, a disturbance observer is introduced to estimate it. By considering nominal parts of an unknown piezoelectric nanopositioning system, approximation model-based control is obtained. The unknown parts corresponding to nominal parts are dealt with by the online learning ability of neural networks, and an adaptive neural network control is proposed to improve control accuracy. Compared with existing works, a great benefit of the proposed control method is that the neural networks-based learning algorithm is developed to deal with uncertainty of a piezoelectric nanopositioning system in an online way such that the closed-loop system can be governed automatically, obtaining satisfactory motion tracking. With Lyapunov stability theory, it is proved that all error signals are semiglobally uniformly ultimately bounded. Experiment is carried out to verify the effectiveness of the proposed control.

机译：在本文中，研究了基于近似模型的控制和基于神经网络的自适应控制，用于分别获得压电纳米定位系统的运动跟踪的解决方案。为了降低未知滞后非线性的效果，引入了扰动观察者来估计它。通过考虑未知压电纳米定位系统的标称部分，获得了基于近似模型的控制。通过神经网络的在线学习能力处理对应于标称部件的未知部分，并提出了一种自适应神经网络控制来提高控制精度。与现有作品相比，所提出的控制方法的大大利益是开发了基于神经网络的学习算法，以以在线方式处理压电纳米定位系统的不确定性，使得闭环系统可以自动控制，获取令人满意的运动跟踪。通过Lyapunov稳定性理论，证明所有误差信号都是半球形均匀的最终界限。进行实验以验证所提出的控制的有效性。

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来源
《Mechatronics, IEEE/ASME Transactions on》 |2020年第6期|2904-2914|共11页
作者
Linghuan Kong; Dan Li; Jianxiao Zou; Wei He;
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作者单位

Institute of Artificial Intelligence University of Science and Technology Beijing Beijing China;

School of Automation Engineering University of Electronic Science and Technology of China Chengdu China;

School of Automation Engineering University of Electronic Science and Technology of China Chengdu China;

Institute of Artificial Intelligence University of Science and Technology Beijing Beijing China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Hysteresis; Neural networks; Nanopositioning; Adaptation models; Tracking; Adaptive systems; IEEE transactions;

机译：滞后;神经网络;纳米定位;适应模型;跟踪;自适应系统;IEEE交易;

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