提出了一種基于單神經(jīng)元自適應控制的壓電陶瓷驅(qū)動器遲滯補償方法。對于給定的期望軌跡，利用Hebb學習規(guī)則，根據(jù)實際軌跡和期望軌跡之間的誤差動態(tài)調(diào)整PEA的控制輸入。具有自學習和自適應能力的單神經(jīng)元是一個非線性處理單元，非常適合于時變系統(tǒng)。基于單神經(jīng)元控制，PEA的遲滯補償可以看作是傳遞生物神經(jīng)元信息的過程。通過實際軌跡與期望軌跡之間的誤差信息，采用神經(jīng)元學習的權(quán)值調(diào)整方法對控制輸入進行調(diào)整。此外，本文還將Hebb學習規(guī)則和監(jiān)督學習相結(jié)合作為教師信號，能夠快速響應控制信號。單神經(jīng)元控制器的權(quán)值可以在線不斷調(diào)整，以提高系統(tǒng)的控制性能。實驗結(jié)果表明，所提出的單神經(jīng)元自適應遲滯補償方法能夠很好地跟蹤連續(xù)和不連續(xù)的軌跡。單神經(jīng)元自適應控制器具有較好的自適應和自學習性能，克服了PEA滯后的速率依賴性。

　　壓電作動器（PEAs）作為一種亞納米分辨率的驅(qū)動器件，在需要納米級精確運動的各種應用中得到了廣泛的應用［1–4］，但PEA固有的遲滯非線性大大降低了其定位精度，影響了其在精密定位中的適用性和性能操作任務。PEA遲滯最顯著的特征是速率依賴性和不對稱性［5-7］，即遲滯環(huán)隨著輸入速率（或頻率）的增加而變厚，且遲滯環(huán)的中心不對稱。這些特性增加了系統(tǒng)的復雜性，給遲滯建模和補償帶來很大困難。為了解決上述問題，人們提出了許多控制方法來表征和補償PEA的遲滯特性。物理模型可以從物理測量方法中導出，如磁化、應力應變和能量原理［8，9］，但是數(shù)學表示往往很復雜，很難得到逆磁滯模型。同時，還提出了一種基于現(xiàn)象的模型，如Preisach模型〔10〕、Prandtl－Ishlinskii（PI）模型〔11，12〕、Maxwell模型〔13〕，由于經(jīng)典PI模型的反演在理論上是可行的，因此在許多研究中被廣泛應用于描述磁滯特性豌豆。在得到逆模型后，可以將其作為一個前饋滯環(huán)補償器。這種建模和反演方法被廣泛采用，許多自適應方法都可以集成〔14–17〕，為了避免反演計算，還提出了直接反演方法（DIM），直接從參數(shù)辨識中的測量值中識別出逆遲滯模型〔18–20〕

　　對于基于模型的遲滯補償，控制器的性能在很大程度上取決于遲滯模型的建模精度。然而，PEA的遲滯特性受許多因素的影響，例如外部負載和控制輸入的頻率。這使得PEA遲滯的建模和補償非常敏感。因此，通常很難獲得高精度的遲滯模型。因此，為了獲得更高的魯棒性和適應性，人們提出了許多智能控制算法。例如，為了提高系統(tǒng)對噪聲和干擾的控制精度和魯棒性，提出了一種滑模控制方法〔14，21〕，并提出了一種具有前饋滯環(huán)補償和比例積分微分（PID）反饋的線性化控制方法〔22〕，此外，還提出了迭代學習控制方法在智能控制領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡是一種功能強大的系統(tǒng)辨識工具。它具有很強的自學習能力和對非線性系統(tǒng)的映射能力，在復雜系統(tǒng)的控制中得到了廣泛的應用［24，25］基于動態(tài)線性化多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提出了無逆預測控制器〔27〕，并提出了小腦模型關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器〔4〕，采用徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡對PEA的滯后進行建模和補償〔28〕。然而，S型作用函數(shù)的使用增加了快速、高頻和快速響應系統(tǒng)（如PEA）的計算難度。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡的控制器中，單神經(jīng)元自適應系統(tǒng)保留了神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點，能夠滿足快速過程實時控制的要求［29，30］，因此，本文提出了一種單神經(jīng)元自適應遲滯補償方法。該控制器模仿自適應單神經(jīng)元系統(tǒng)學習，采用Hebb學習規(guī)則和有監(jiān)督學習對控制器進行調(diào)整。該控制器能對時變信號做出快速響應，適用于速率相關(guān)的滯環(huán)補償。通過定位和軌跡跟蹤實驗，研究了該方法的性能。為了比較，還研究了PID控制的性能。對于定位控制，該方法可以在8ms內(nèi)收斂，穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差可以降低到系統(tǒng)的噪聲水平。對于軌跡跟蹤，使用頻率高達50赫茲的正弦和三角形軌跡。實驗結(jié)果表明，該方法對PEA遲滯的速率依賴性具有很好的魯棒性和適應性，能夠很好地補償遲滯。本文主要內(nèi)容如下：第二節(jié)介紹了PEA的固有磁滯特性。第三節(jié)介紹了單神經(jīng)元自適應控制器的設(shè)計與分析。為了研究該方法的有效性，第4節(jié)提供了實驗驗證和性能分析。第五節(jié)對本文進行了總結(jié)。