<div class="csl-bib-body">
<div class="csl-entry">Stark, M. (2014). <i>Dynamic predistortion of an electrostatic MEMS-loudspeaker</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/78352</div>
</div>
-
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/78352
-
dc.description
Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
-
dc.description
Zsfassung in dt. Sprache
-
dc.description.abstract
Das Ziel dieser Arbeit ist die Linearisierung von einem elektrostatischen MEMSLautsprecher (Microelectromechanical System) mit nichtlinearem Systemverhalten mittels dynamischer Vorsteuerung. Eine neuartige generische Methode zur Vorverzerrung wird erwägt, basierend auf den Konzepten Feedback Linearisierung und Lokales Modell Netzwerk. Lediglich aus Messdaten wird zuerst ein nichtlineares Modell des MEMS-Lautsprechers identifiziert, bestehend aus fünf lokal linearen Modellen. In weiterer Folge wird das inverse Modell berechnet und als Vorsteuerung eingesetzt, wodurch ein lineares Gesamtsystem entsteht. Zu Vergleichszwecken kommt auch Direct Inverse Control zum Einsatz, wobei ein inverses Systemmodell benutzt wird das aus einem Perzeptron Netzwerk mit einer Schicht besteht. Beide Vorverzerrungsmethoden lieferten ähnliche Ergebnisse und erreichten eine Verzerrungsminderung um rund 90%.
de
dc.description.abstract
This aim of this work is the linearization of an electrostatic MEMS-loudspeaker (Microelectromechanical System) with nonlinear system behavior, using dynamic feedforward control. A novel generic predistortion technique is considered, based on the concepts of feedback linearization and local model network. A nonlinear model of the MEMS-speaker, consisting of five local linear models, is identified first from measurement data only; subsequently, the inverse model is calculated and employed as feedforward controller, resulting in a linear overall system. For comparison, direct inverse control is applied as well, using an inverse system model represented by a single layer perceptron network. As a result, both predistortion methods performed similar and achieved a distortion reduction of about 90%.
en
dc.format
X, 69 Bl.
-
dc.language
English
-
dc.language.iso
en
-
dc.subject
Lokales Modell Netzwerk
de
dc.subject
Feedback Linearisierung
de
dc.subject
Direct Inverse Control
de
dc.subject
Lokal Model Network
en
dc.subject
Feedback Linearization
en
dc.subject
Direct Inverse Control
en
dc.title
Dynamic predistortion of an electrostatic MEMS-loudspeaker
en
dc.title.alternative
Dynamische Vorverzerrung eines elektostatischen MEMS-Lautsprechers