본 기술은 피에조액추에이터의 변형률 독립 자기이력을 입력 전압의 단조 증가와 단조 감소 두 갈래로 나누어 모델링하고, 각 갈래에 필요한 1차 마이너 루프 데이터세트를 적응 뉴로-퍼지 추론시스템(ANFIS)으로 학습해 구축하는 일치 기반 자기이력(CBH) 모델링 방법 및 보상 장치입니다.
피에조스택 액추에이터는 빠른 응답성과 높은 에너지 밀도로 진동 제어, 나노 위치결정, 로보틱스 등에 쓰이지만, 출력이 현재 입력과 과거 이력에 함께 의존하는 자기이력 비선형성 때문에 위치 오차가 커져 산업 적용이 제한되었습니다. 기존 CBH 모델은 다항식으로 마이너 루프 데이터세트를 근사하여 불규칙하고 복잡한 자기이력에 대한 정확도에 한계가 있었습니다.
본 기술은 입력의 즉시값과 1차 곡선 출발전압 두 변수만을 ANFIS 입력으로 삼아 Sugeno형 퍼지 평가기로 마이너 루프 값을 추정하고, 같은 방식으로 역모델 데이터세트를 만들어 자기이력 영향을 상쇄하는 변환기를 구성합니다. 반도체 노광 스테이지, 나노 위치결정기, 피에조밸브 구동부 등에 적용될 수 있어 다항식 모델보다 높은 정밀도로 개방 루프 위치 제어를 구현합니다.
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