梯度提升最小二乘支持向量回归的压电执行器磁滞特性建模

针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞模型,设计可保证收敛粒子群算法(GCPSO)对GB-LSSVR模型参数进行优化.最后,将所提出方法用于实际预测一个压电执行器的位移.结果表明,该方法相对于经典的最小二乘支持向量回归(LSSVR)和截断最小二乘支持向量回归(T-LSSVR)算法,能得到更加准确的结果....

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Bibliographic Details
Published in控制理论与应用 Vol. 41; no. 9; pp. 1692 - 1697
Main Authors 王建成, 李强亚, 刘涛, 谭永红, 阎帅
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连 116024%上海师范大学信息与机电工程学院,上海 201814 01.09.2024
Subjects
guaran-teed convergence particle swarm optimization
gradient boosting
磁滞算子
压电执行器
磁滞效应
最小二乘支持向量机
hysteretic operator
hysteresis effect
梯度提升
least-squares support vector machine
可保证收敛粒子群算法
piezoelectric actuator
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ISSN1000-8152
DOI10.7641/CTA.2023.20713

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Summary:针对用于精密运动定位的压电执行器具有磁滞效应的问题,本文提出一种基于梯度提升最小二乘支持向量回归(GB-LSSVR)的建模方法.首先,通过引入磁滞算子构造拓展的输入空间,将磁滞的多值映射转换为一对一映射.然后,建立基于GB-LSSVR的磁滞模型,设计可保证收敛粒子群算法(GCPSO)对GB-LSSVR模型参数进行优化.最后,将所提出方法用于实际预测一个压电执行器的位移.结果表明,该方法相对于经典的最小二乘支持向量回归(LSSVR)和截断最小二乘支持向量回归(T-LSSVR)算法,能得到更加准确的结果.
ISSN:1000-8152
DOI:10.7641/CTA.2023.20713