Neural network controller for nanopositioning of a smooth impact drive mechanism
Neural network controller for nanopositioning of a smooth impact drive mechanism
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用于平滑冲击驱动机构纳米定位的神经网络控制器
DOI：
10.3906/elk-1702-150
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发表时间：
2019-01
影响因子：
1.1
通讯作者：
Dong CHEN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiaohui LU;Zhe LI;Meng He;Hengyu LI;Tinghai CHENG;Dong CHEN
利用神经网络理论，设计了一种由神经网络辨识器（NNI）和神经网络控制器（NNC）组成的位移控制器，以提高光滑冲击驱动机构的定位精度。SIDM的动态由NNI描述，NNI由输入层、隐藏层和输出层组成。使用反向传播调整NNI的参数。NNC被设计为比例微分（PD）控制器，用于精确控制SIDM的位移。PD参数的调整与自适应调整算法。制作了SIDM样机，并搭建了由激光位移传感器、功率放大器、数据采集板和SIDM样机组成的实验控制系统。实验结果表明，该方法可以获得纳米级的定位精度。即使输出负载质量发生变化，控制系统也能保持稳定运行。
In this paper, neural network theory is used to improve the positioning accuracy of smooth impact drive mechanisms (SIDMs), by designing a displacement controller that consists of a neural network identification (NNI) and a neural network controller (NNC). The dynamics of the SIDM are described by the NNI, which consists of an input layer, hidden layer, and output layer. The parameters of the NNI are adjusted using back propagation. The NNC is designed as a proportional-derivative (PD) controller, which is used to accurately control the displacement of the SIDM. The PD parameters are adjusted with an adaptive adjustment algorithm. A prototype of the SIDM was fabricated and an experimental control system was built that consists of a laser displacement sensor, power amplifier, data acquisition board, and SIDM prototype. The experimental results show that nanoscale positioning accuracy can be obtained. The control system can maintain steady operation, even if the output load mass is changed.
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