PI与神经网络混合模型提升音圈电机迟滞建模精度

本文主要探讨了"基于PI和神经网络混合模型的音圈电机迟滞建模"这一主题，针对音圈电机的特殊性——具有非线性和迟滞性，这是电机控制中的关键挑战。音圈电机广泛应用于许多应用中，如音响设备和精密定位系统，其迟滞特性会显著影响系统的性能和响应精度。 传统的PID（比例-积分-微分）模型在描述复杂迟滞行为时存在局限性，因为它可能无法精确捕捉动态迟滞特性。为了解决这个问题，作者提出了一种创新的混合模型，结合了PID控制器和神经网络技术。该模型被设计为两个组成部分：一部分是基于有限个不同阈值的巴克拉斯叠加，用于捕捉一般的迟滞特性，这部分模型相对简单且易于实现。 第二部分则是神经网络，它的作用在于进一步逼近一般的迟滞特性，以适应音圈电机特有的迟滞特性和动态特性。通过这种方式，神经网络能够学习和自适应地模拟迟滞回环的行为，从而提高模型的准确度和灵活性。 通过仿真实验，研究结果表明，这种基于PI和神经网络的混合迟滞模型相较于传统的PID模型，在保持结构简洁的同时，极大地提高了建模精度。这对于优化音圈电机的控制系统设计，减少控制误差，提升系统响应速度和稳定性具有重要意义。 关键词包括：音圈电机、迟滞特性、迟滞模型、神经网络。这项研究成果对电机工程领域的理论发展和实际应用有着积极的影响，对于提高音圈电机系统的控制性能具有重要的指导价值。