穆罕默德·雷扎·扎克扎德;莫森·菲鲁齐;哈桑·沙亚迪;Saeed Bagheri Shouraki 基于新型Preisach模型的人工神经网络方法的滞后非线性辨识。 （英语） Zbl 1215.93037号 J.应用。数学。 2011年，文章ID 458768，22 p.（2011）. 概述：Preisach模型是一种著名的滞后辨识方法，其中滞后由滞后算子的线性组合给出。虽然Preisach模型描述了具有滞后行为的系统的主要特征，但由于其严格的数值性质，在实时控制应用中不方便使用。在这里，提出了一种基于Preisach模型的新型神经网络方法，与经典Preisache模型相比，该方法提供了精确的滞后非线性建模。它可以用于许多应用，例如HSMA中的滞后非线性控制和识别，压电致动器，以及磁性材料等物理系统的性能评估。为了评估该方法，使用了由SMA丝驱动的一维柔性铝梁组成的实验装置。结果表明，基于神经网络的Preisach模型比经典模型能更准确地识别迟滞非线性。它还具有强大的能力，可以精确预测高阶滞后小回路行为，即使只使用一阶反转数据。此外，为了在经典Preisach模型中获得相同的精确结果，需要使用更多的数据，这直接增加了实验成本。 引用于三文件 MSC公司： 93立方厘米30 系统标识 93立方厘米10 控制理论中的非线性系统 37号40 最优化和经济学中的动力系统 关键词：Preisach模型;磁滞识别法;神经网络方法;滞后非线性建模 软件：ANFIS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.R.Zakerzadeh}等人，J.Appl。数学。2011年，文章ID 458768，22 p.（2011；Zbl 1215.93037） 全文： DOI程序 欧洲DML OA许可证 参考文献： [1] B.K.Nguyen和K.K.Ahn，“使用基于模糊的逆Preisach模型对形状记忆合金致动器进行前馈控制”，IEEE控制系统技术汇刊，第17卷，第2期，第434-441页，2009年·doi:10.10109/TCST.2008.924580 [2] X.Tan和R.V.Iyer，“滞后建模和控制”，IEEE控制系统杂志，第29卷，第1期，第26-28页，2009年·Zbl 1395.93109号 ·doi:10.1109/MCS.2008.930921 [3] V.Basso、C.P.Sasso和M.LoBue，“磁性材料中具有磁滞效应的一阶相变的热力学方面”，《磁性与磁性材料杂志》，第316卷，第2期，第262-268页，2007年·doi:10.1016/j.jmmm.2007.03.177 [4] S.Cao、B.Wang、R.Yan、W.Huang和Q.Yang，“使用遗传算法优化Jiles-Atherton模型的滞后参数”，IEEE应用超导学报，第14卷，第2期，第1157-1160页，2004年·doi:10.1109/TASC.2004.830462 [5] J.V.Leite，S.L.Avila，N.J.Batistela等人，“Jiles-Atherton模型参数识别的实数编码遗传算法”，IEEE《磁学学报》，第40卷，第2期，第888-8912004页·doi:10.1010/TMAG.2004.825319 [6] K.K.Ahn和N.B.Kha，“使用Presiach模型、遗传算法和模糊逻辑对形状记忆合金致动器进行建模和控制”，《机械科学与技术杂志》，第20卷，第5期，第634-642页，2008年。 [7] R.B.Gorbet，利用Preisach再现控制滞后系统，博士论文，加拿大安大略省滑铁卢大学，1997年。 [8] S.Mittal和C.H.Menq，“通过Preisach模型反演实现电磁执行器的滞后补偿”，IEEE/ASME机电学报，第5卷，第4期，第394-4092000页·doi:10.1109/3516.891051 [9] X.Tan和J.S.Baras，“磁致伸缩致动器磁滞的建模和控制”，Automatica，第40卷，第9期，第1469-1480页，2004年·Zbl 1055.93538号 ·doi:10.1016/j.automatica.2004.04.006 [10] D.Hughes和J.T.Wen，“压电陶瓷和形状记忆合金滞后的Preisach建模”，《智能材料与结构》，第6卷，第3期，第287-300页，1997年。 [11] S.R.Viswamurthy和R.Ganguli，“直升机振动控制压电陶瓷致动器滞后的建模和补偿”，传感器和致动器，A：物理，第135卷，第2期，第801-810页，2007年·doi:10.1016/j.sna.2006.09.020 [12] K.K.Ahn和N.B.Kha，“在闭环控制系统中使用逆Preisach模型改进SMA执行器的滞后补偿性能”，《机械科学与技术杂志》，第20卷，第5期，第634-642页，2006年。 [13] K.K.Ahn和N.B.Kha，“使用基于模糊的Preisach模型的形状记忆合金致动器的内部模型控制”，传感器和致动器，A：物理，第136卷，第2期，第730-7412007页·doi:10.1016/j.sna.2006.12.011 [14] I.D.Mayergoyz，迟滞的数学模型及其应用，爱思唯尔科学，纽约州纽约市，美国，2003年。 [15] A.A.Adly和S.K.Abd-El-Hafiz，“使用神经网络识别preisach型滞后模型”，IEEE磁学汇刊，第34卷，第3期，第629-635页，1998年。 [16] M.E.Shirley和R.Venkataraman，“Preisach措施的识别”，《2003年智能结构和材料建模、信号处理和控制》，SPIE会议记录第5049卷，第326-336页，2003年9月·数字对象标识代码：10.1117/12.499462 [17] M.Cirrincione、R.Miceli、G.R.Galluzzo和M.Trapanese，“确定磁性Preisach系统中分布函数的新型神经方法”，《IEEE磁学汇刊》，第40卷，第4期，第2131-2133页，2004年·doi:10.1109/TMAG.2004.829250 [18] C.Natale、F.Velardi和C.Visone，“磁致伸缩致动器Preisach磁滞模型的识别和补偿”，《物理B》，第306卷，第1-4期，第161-165页，2001年·doi:10.1016/S0921-4526（01）00997-8 [19] E.Dlala和A.Arkkio，“基于神经模糊的Preisach滞后建模方法”，《物理B》，第372卷，第1-2期，第49-52页，2006年·doi:10.1016/j.physb.2005.10.017 [20] J.S.R.Jang，“ANFIS：基于自适应网络的模糊推理系统”，IEEE系统汇刊，《人与控制论》，第23卷，第3期，第665-685页，1993年·doi:10.1009/21.256541 [21] J.DA.Wei和C.T.Sun，“在神经网络中构建滞后记忆”，IEEE系统、人和控制论汇刊，B部分：控制论，第30卷，第4期，第601-609页，2000年·doi:10.1109/3477.865179 [22] E.Kolman和M.Margaliot，基于知识的神经计算，德国柏林施普林格，2009年，STUDFUZZ 234·兹比尔1166.68037 [23] F.Preisach，“Un ber die magnetsche Nachwirkung”，Zeitschrift Für Physik，第94卷，第5-6期，第277-302页，1935年·doi:10.1007/BF01349418 [24] M.A.Krasnoselskii和A.V.Pokrovskii，《滞后系统》，施普林格，德国柏林，1983年。 [25] I.D.Mayergoyz，“磁滞的数学模型”，《IEEE磁学汇刊》，第22卷，第5期，第603-608页，1986年。 [26] Z.Bo和D.C.Lagoudas，“循环载荷下多晶形状记忆合金的热力学建模，第四部分：微小滞后环的建模”，《国际工程科学杂志》，第37卷，第9期，第1205-1249页，1999年·Zbl 1210.74051号 ·doi:10.1016/S0020-7225（98）00116-5 [27] R.Hecht-Nielsen，神经计算，Addison-Wesley，Reading，Mass，USA，1989年。 [28] D.E.Rumelhart、G.E.Hinton和R.J.Williams，通过错误传播学习内部表示，并行数据处理，第1卷，麻省理工学院出版社，剑桥，美国马萨诸塞州，1986年。 [29] C.M.Wayman、T.W.Duerig等人，《形状记忆合金的工程方面》，巴特沃斯·海尼曼，英国牛津，1990年。 [30] M.Novotny和J.Kilpi，“形状记忆合金（SMA）”http://www.ac.tut.fi/aci/courses/aci-51106/pdf/SMA/SMA-introduction.pdf。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。