基于神经网络ODE和非线性MPC的DEA建模与控制

作     者：黄鹏 王亚午 吴俊东 苏春翌 福岛E.文彦 

作者机构：中国地质大学(武汉)自动化学院 复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室 地球探测智能化技术教育部工程研究中心 东京工科大学工学部 康考迪亚大学Gina Cody工程与计算机科学学院 

出 版 物：《自动化学报》 (Acta Automatica Sinica)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(62273316) 国家建设高水平大学公派研究生项目(202206410064) 高等学校学科创新引智计划项目(111计划)(B17040)资助 

主　　题：介电弹性体驱动器 神经网络常微分方程 动力学建模 非线性模型预测控制 

摘      要：针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator, DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation, ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control, MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中, DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性.