音圈电机驱动的快速控制反射镜高带宽控制

分析一种音圈电机驱动的快速控制反射镜(FSM)的机械结构,由此建立其数学模型。依据模型,以不完全微分PID控制算法来消除结构谐振的不稳定影响,采用线性功率放大驱动方式,可使控制带宽超过其结构谐振频率,实现高带宽控制。实验表明,该方法应用于结构谐振频率分别为90Hz和20Hz的两种快速控制反射镜,系统的抑制带宽能分别达到315Hz和240Hz,而且该方法简单可行,通用性强。     

音圈电机驱动的双层主动隔振系统设计与仿真

介绍采用音圈电机作为振动主动控制作动器的特点和工作原理,详细分析并建立音圈电机的数学模型,推导其传递函数。并针对双层隔振系统,采用理论建模的方法,建立双层隔振系统的数学模型。以位移传递率最小作为研究分析的目标,设计出一种宽频主动隔振系统,并用音圈电机作为驱动器,最后用Matlab/Simulink进行仿真,仿真结果显示该隔振系统在宽频带内具有良好的隔振性能,有效的提高隔振平台的精度。     

快速控制反射镜系统中的传递函数辨识

提出一种传递函数辨识方法。该方法使用非线性最小二乘曲线拟合法,结合控制对象的传递函数模型选取参数初始值,针对不同的频率特性分段拟合。使用该方法可以将复杂的控制系统频率特性转化为高精度的传递函数。在系统的中低频段内获得幅频±1dB和相频±1°的传递函数辨识精度。由此设计的数字补偿器有效补偿了机械谐振带来的影响,扩宽了控制系统的闭环带宽。传递函数辨识方法摆脱了数字补偿器设计依赖手工调试的状况,并可以提供复杂的数字补偿器以得到高性能的控制系统。     

基于改进Preisach模型的音圈电机复杂迟滞建模

针对音圈电机在高频响、高速、高加速度运动时存在的一种特殊复杂迟滞特性,提出一种改进的Preisach迟滞与RBF神经网络相结合的动态迟滞混合模型。采用逐次逼近的思想,第一级通过构造一个改进型Preisach模型,引入非单调信息,使其输出具有非单调迟滞特性。第二级采用动态RBF神经网络对第一级输出的相位和幅值进行补偿,实现对音圈电机实际输出的高精度逼近。基于实测数据的仿真实验结果表明,所提模型对一般迟滞和非单调复杂迟滞的建模都是有效的。与动态神经网络建模相比,具有更高的模型精度。     

Bouc-Wen迟滞模型的改进与音圈电机非光滑迟滞特性的描述

Bouc-Wen模型是基于非线性微分方程的一种迟滞模型,由于三角波等非光滑输入拐点处导数不存在,此模型无法适应此类非光滑输入信号.受信号预处理方法启发,基于不完全微分的柔化思想,对Bouc-Wen迟滞模型进行了改进,论述了其对音圈电机非光滑迟滞特性描述的合理性,给出了改进模型的离散形式.在三角波输入下,对原模型和改进模型传输特性进行了仿真比较.结果表明,改进Bouc-Wen模型克服了原模型不足,能有效描述迟滞特性,可实现性好,算法简洁,特别符合高速实时要求.     

高频响应下音圈电机复杂迟滞特性建模与验证

为了实现音圈电机(Voice Coil Motor,VCM)在高频、高速、高加速情况下的精确定位控制,针对引起音圈电机产生振动、系统不稳定等问题的特殊复杂迟滞特性,建立了其复杂迟滞模型。改进了C-S迟滞模型,提出了C-S神经网络混合动态复杂迟滞模型;用音圈电机的两组实测数据验证了模型的有效性。实验结果为：音圈电机工作在低频、低速、低加速时(10Hz)表现出一般的迟滞特性,这时建模的最大误差为4.8μm,是最大输出值的0.48%,表明该方法能够有效的补偿音圈电机一般的迟滞特性;音圈电机工作在高频、高速、高加速时(40Hz)表现出特殊的复杂迟滞特性,其建模的最大误差为6μm,是最大输出值的0.97%。说明该方法能够满足复杂迟滞特性建模的要求。     

基于音圈电机的柔性杆自抗扰LQR抑振控制算法研究

该研究将音圈电机作动的二重动力吸振器(dynamicvibration absorber, DVA)应用于柔性杆端部来实现振动抑制。为克服柔性杆本身容易受扰和DVA抑振带宽不足的问题,采用两个小型音圈电机构成主动式二重DVA,针对该DVA设计主动振动控制方法。首先,基于柔性杆的动力学等效建立了状态空间模型,在分析音圈电机的驱动特性后,采用线性二次型最优控制(linear quadratic regulator, LQR)反馈控制器最小化扰动通道的传递函数增益,结合非线性跟踪微分器同时滤波和提取微分信号;在此基础上,引入时变增益的扩张状态观测器对模型不确定性、高阶模态以及未知扰动进行补偿。对抑振效果进行仿真分析,结果表明基于音圈电机的二重DVA与自抗扰LQR控制器相结合,抑制柔性杆端残余振动,兼有强鲁棒性和抗扰能力。     

激光精跟踪快速控制反射镜结构优化与分析

目的对快速控制反射镜进行结构优化与处理,获得满足设计要求的轻量化结构。方法选取合适的加工材料,建立以结构柔度最小为目标的优化数学模型进行拓扑优化,对优化后提取的结构模型进行处理和有限元仿真分析。结果通过优化与分析,确定了反射镜最终结构,模拟分析结果表明,镜面最大变形量为2.7 nm,基频为4130.3 Hz,均满足设计要求。优化前后相比,结构质量降低了57.8%。结论优化结果较好满足了设计要求,对于类似结构的设计具有一定的参考作用。     

直线电机驱动的微小型活塞压缩机特性分析

讨论了微小型化的直线电机驱动的活塞压缩机特性.运用电磁场有限元方法对直线电动机电磁场模型进行求解,分析了电动机内部的磁场和磁力线分布情况;建立了电动机动子动力学模型和驱动电路模型,得到系统的运行方程组并对其求解,根据计算结果对压缩机的驱动力、活塞行程、绕组电流和频率特性等进行了分析,同时就余隙容积和泄漏对这种微小型活塞压缩机的影响进行了探讨.结果表明直线电机驱动的微小型活塞压缩机在理论上是可行的,有进一步研究、优化的必要.     

基于模糊PID控制的步进电机驱动控制器

本文设计了一基于模糊PID控制的步进电机驱动控制器，可进行多种功能控制，为使其能够广泛应用，采用一个简单的人机交互，功能模式选择和控制参数均可由键盘输入，可实现高精度控制。     

大口径压电倾斜镜模型辨识与控制

本文提出了一种基于随机梯度优化算法的倾斜镜模型辨识方法,实现对大口径压电倾斜镜的复杂频率响应规律的辨识与控制带宽提高。文章介绍了压电倾斜镜原理和数学模型,描述了随机梯度优化算法在模型辨识的应用过程,并通过实验验证的方式检验了算法辨识模型的准确性以及在提高系统控制带宽方面的能力;最后,利用随机梯度下降算法本文还开展了对抖动输入频谱的辨识,结合倾斜镜模型的辨识结果,获得了对特定频谱区域更高抑制能力的控制效果。

     

基于GSSEC的开关磁阻电机驱动的海洋绞车主动升沉补偿控制方法

针对目前采用交流变频电机驱动的海洋绞车主动升沉补偿方式存在起动电流大、效率低和能耗大等不足,提出采用开关磁阻电机（switched reluctance motor,SRM）驱动的主动升沉补偿控制方式。首先,建立了开关磁阻电机的数学模型;然后,结合海洋绞车主动升沉补偿的同步控制要求,提出了基于渐进稳态控制信号误差控制（gradual steady state control signal-error control, GSSEC）的开关磁阻电机调速控制方法,并分析了该控制方法的基本原理、具体设计方法及其控制参数的优化方法;最后,对开关磁阻电机调速控制方法的效果进行了仿真分析和试验验证。结果表明：基于GSSEC的开关磁阻电机调速控制方法不仅对时变给定转速有较高的跟踪精度,而且对负载扰动具有较强的鲁棒性,有效提高了海洋绞车主动升沉补偿控制的精度。研究结果对促进海洋绞车主动升沉补偿控制功能的应用具有重要意义。     

Engineering‐driven performance degradation analysis of hydraulic piston pump based on the inverse Gaussian process

As a key aircraft component, hydraulic piston pumps must be developed with high reliability. However, collecting failure time data of such pumps for reliability analysis is a big challenge. To save testing time, performance degradation data obtained from degradation tests can be used for quick reliability estimation of hydraulic piston pumps. This paper proposes an engineering‐driven performance degradation analysis method considering the nature of mechanical wear of hydraulic piston pumps. First, the failure mechanism of a type of hydraulic piston pump is investigated. By taking into account the close relationship between the degradation rate and the failure mechanism, an inverse Gaussian (IG) process model with a variable rate is developed to describe the degradation behavior of the pump. Under this model, a Bayesian statistical method is developed for degradation data analysis. The corresponding procedure for model parameter estimation and reliability evaluation is also presented. The proposed degradation analysis method is illustrated using a real experimental data. The results show that the engineering‐driven approach is quite effective in evaluating the lifetime of the hydraulic piston pump and will improve the overall reliability of aircraft operation in the field.     

Modelling of a thermal insulation system based on the coldest temperature conditions by using artificial neural networks to determine performance of building for wall types in Turkey

In formation of building external envelope, as two important criteria, climatic data and wall types must be taken into consideration. In the selection of wall type, the thickness of thermal insulation layer (d_i) must be calculated. As a new approach, this study proposes determining the thermal insulation layer by using artificial neural network (ANN) technique. In this technique five different wall types in four different climatic regions in Turkey have been selected. The ANN was trained and tested by using MATLAB toolbox on a personal computer. As ANN input parameters, U_w, T_e,Met, T_e,TSE, R_wt, and q_TSE were used, while d_i was the output parameter. It was found that the maximum mean absolute percentage error (MRE, %) is less than 7.658%. R² (%) for the training data were found ranging about from 99.68 to 99.98 and R² for the testing data varied between 97.55 and 99.96. These results show that ANN model can be used as a reliable modeling method of d_i studies.