超磁致伸缩驱动器自适应精密驱动控制研究

超磁致伸缩驱动器(GMA)虽然具有很多优点,但是超磁致伸缩材料(GMM)在磁化过程中存在磁滞非线性,磁滞误差可达20 %,要解决这一问题,必须对GMA采用精确有效的方法实现建模,并用于GMA驱动位移精密控制。研究中采用LMS算法对研制的GMA进行自适应系统模型辨识,用不同频率的正弦信号和方波信号作为输入,辨识模型都能精确逼近GMA输出信号,辨识精度高达0.069 μm;最后采用Fx-LMS算法对GMA进行驱动位移控制实验,通过在线辨识有效减小磁滞误差,提高控制精度。     

微振动主动隔振平台的超磁致伸缩驱动器设计

对三自由度微振动主动隔振平台的基础器件--超磁致伸缩驱动器（GMA）和放大机构进行结构参数的优化设计。基于对GMA系统从能量输入到输出整个过程的电-磁-机械耦合特性分析,提出了结构的能量损耗率最小的优化方法。结构参数优化后的GMA能量损耗率仅为优化前的0.34倍。将优化结果带入驱动系统动力学模型,优化后的位移响应幅值增大为优化前的2.28倍,初始时刻的冲击加速度响应减小为优化前的0.11倍。仿真结果表明基于能量损耗率最小的超磁致伸缩驱动系统的优化设计方法有效,设计结果满足微振动隔振平台对GMA及放大机构的驱动稳定性、驱动效率、驱动幅值的设计要求。     

超磁致伸缩微振动电驱系统设计与实现

为了实现对超磁致伸缩驱动器的微振动进行实时精密控制,设计大功率程控电驱系统,包括恒流驱动电路和供电电路。首先,对该恒流驱动电路所采用的连续调整型恒流源的原理进行研究。接着阐述该电路的具体设计以及元器件的选型。然后,详细介绍该恒流驱动电路的供电电路所采用的拓扑结构以及具体设计。实验结果表明:该大功率程控电驱系统输入的小电压信号与输出大电流信号的线性度为0.105%,时漂为3 m A/h,频率可达500 Hz,并且驱动超磁致伸缩驱动器实现1 Hz和5 Hz的正弦输出,基本满足了驱动超磁致伸缩微振动的高精度、高稳定性、高集成度的要求。     

高精密厂房中高精密平台控制仿真模拟

为进一步提高高精密厂房中平台的隔振效果,在平台控制中考虑超磁致伸缩作动器的非线性特性对多自由度平台混合控制系统产生一定的制约作用,因此将四个超磁致伸缩作动器模型植入混合控制系统进行设计。首先建立一个以空气弹簧和超磁致伸缩作动器为基本元件的多自由度微振动混合控制系统,然后利用Jiles-Atherton模型的概念建立超磁致伸缩作动器的非线性及其逆补偿模型,并将所建立的作动器模型与多自由度微振动控制系统结合。最后对基于作动器模型的混合控制系统与被动控制系统下的高精密平台响应进行对比分析,取得较好的控制效果,为其在实际工程应用中提供可靠的理论依据。     

超磁致伸缩作动器用于振动主动控制中的仿真研究

目前对于太阳和地球引力变化引起的微振动，采用先进的主动控制能达到高精度的隔振要求。主要是推导并建立了超磁致伸缩作动器（GMA：Giant Magnetostriction Actuator）的动力学方程和数学模型，并将其运用到振动主动控制中，采用PID（Proportional-Integral-Differential）反馈控制方法，对双层隔振下层受到激扰的系统进行仿真计算，仿真结果表明它能对微幅低频振动衰减20-50dB，能起到明显的减振效果。     

GMA的温度特性分析及热形变被动补偿方法研究

利用超磁致伸缩材料的磁致伸缩效应特性制成的磁致伸缩智能构件,位移输出精度可达亚微米级,这为精密与超精密加工领域提供了新的驱动解决方案,这种精密微驱动过程是依靠智能材料的功能性实现的。然而,在磁致伸缩智能构件工作过程中,线圈的焦耳热损耗、材料磁滞与涡流损耗等因素会导致其温度升高,并伴随着材料出现热变形、磁致伸缩系数不稳定等问题,从而严重影响系统的输出性能。为降低温升对磁致伸缩智能构件工作性能的影响,对超磁致伸缩致动器的温度变化特性进行了深入分析,提出一种热形变被动补偿机构,完成了具有热形变自补偿功能的超磁致伸缩致动器设计。实验结果表明,磁致伸缩致动器的主要发热形式和发热源,取决于激励电流形式、工作频率;所设计的超磁致伸缩致动器在工作过程中能够对热形变自动进行补偿。研究结果为提高磁致伸缩智能构件在精密与超精密驱动领域应用过程中的工作精度提供了一种途径。     

拉索-磁致伸缩作动器系统PID控制仿真分析

拉索的大幅振动给斜拉桥安全运营带来威胁,利用磁致伸缩作动器施加轴向控制力抑制拉索横向振动是一种可行的方法。首先建立磁致伸缩作动器动力学模型,得到了该作动器力-位移传递函数,然后提出拉索-磁致伸缩作动器系统PID控制算法,根据拉索振动幅度大小通过调节PID控制参数,来施加轴向控制力,达到对拉索的控制效果。最后针对自由振动、简谐激励、随机激励三种情况用PID控制算法对拉索-磁致伸缩作动器系统进行了拉索控制效果仿真分析。研究表明,PID控制算法对拉索振动具有很好的控制效果。     

考虑铁镓磁特性的换能器输出位移模型与试验

磁致伸缩换能器的换能机制与外加驱动磁场、材料的磁致伸缩特性有不可分割的关系,换能器的输出位移取决于磁致伸缩材料的磁特性、外加磁场、变幅杆等方面。根据等效电路法和平方近似模型,结合材料磁特性和变幅杆振动方程,建立了换能器的输出位移模型,设计了一种无偏置磁场的窗式铁镓磁致伸缩换能器。对铁镓合金材料进行了静态、动态磁特性测量。搭建了试验测试系统,对换能器样机进行了试验测试,完成了模型验证。结果表明：换能器的输出位移幅值理论曲线和试验曲线基本吻合,验证了模型的准确性;在激励电流为2 A、谐振频率为12.4 kHz时,换能器的输出位移幅值为8.22μm。该研究建立的模型和所得结论对换能器的优化设计和输出特性分析具有一定的指导意义。     

微制造平台微振动的最优控制

采用混合隔振技术建立了微制造平台隔振系统。该系统以空气弹簧和橡胶层作为被动隔振元件、超磁致伸缩致动器作为主动隔振元件，并采用最优控制理论设计其主动控制器。研究了在不同的性能指标加权阵的情况下，该主动振动控制系统对基础干扰和由微制造设备产生的直接干扰所引起的微制造平台振动的控制效果。研究表明性能指标加权阵对振动控制效果影响非常大。通过大量的仿真实验确定了一组性能指标加权阵，使所设计的主动控制系统能在较宽的频率范围对基础干扰和直接干扰所引起的微制造平台振动进行有效的控制。     

Study and verification of an online secondary path identification algorithm for adaptive filtering based control of structural vibration

针对基于自适应滤波的振动控制算法的误差通道辨识问题,提出一种在实施该控制算法中进行误差通道模型实时在线辨识的方法.其基本思想是在振动主动控制器输出端引入一个白噪声信号,采用有限脉冲响应滤波器作为误差通道模型进行实时在线辨识,利用性能判别器实时控制辨识环节的停止与否,同时振动主动控制采用滤波-X算法.给出了具有在线辨识功能的控制器结构与算法过程,并结合实验模型结构和测控平台进行了实验分析与验证.基于MATLAB进行相关算法仿真,分析引入白噪声信号对辨识模型误差的影响,提出了一种辨识模型误差判定准则,并分析对振动控制系统性能的影响;基于实验平台进行了压电机敏柔性结构振动主动控制的验证.实验结果表明,控制通道模型实时在线辨识策略是成功的,由此验证了所设计的控制器及其控制算法的可行性和有效性.     

一种基于遗传算法的高频载荷识别方法

针对结构在高频载荷作用下模态密集,分析求解比较复杂的特点,提出一种基于遗传算法进行高频载荷识别的方法。运用统计能量法建立了高频载荷识别正模型并进行响应的求解。通过遗传算法反复调用统计能量模型,迭代运算实现高频载荷的反演。数值算例结果表明该方法收敛较快,反求精度高,可以用于高频载荷的快速准确识别。     

低密频太阳能帆板动力学参数在轨辨识和振动控制

太阳能帆板是典型的柔性空间结构,其固有频率低且密集,阻尼很小。为了抑制其振动,建立了基于动力学参数辨识的振动控制方法。该方法利用特征系统实现算法及其扩展算法如ERA/DC或OKID辨识结构的动力学参数,然后利用最优控制理论设计控制器。根据辨识和控制的方法以及适用的情况,提出了三种在轨辨识和控制集成方案,即ERA(ERA/DC)和LQR或LQG,OKID和LQG。对一具有低密频大型柔性空间站结构的数值仿真表明,上述在轨辨识和控制集成方案具有辨识速度快,辨识精度高,控制效果好等优点,适于柔性空间结构的在轨辨识和控制。     

多输入多输出正弦振动试验控制系统算法研究及实现

根据多输入多输出系统的解耦补偿思想,设计了多输入多输出正弦振动试验控制系统的控制方案.应用乘法输出不确定性描述了系统模型误差,对控制算法的收敛性进行了理论分析并对其进行了仿真,检验了算法的可行性.以微型计算机为核心,基于VXI总线仪器,构建了试验控制系统.编写了测量与控制软件,实现了驱动信号发生、响应信号的采集和处理.在一悬臂梁上进行了两点正弦振动试验控制,结果表明,算法可以使控制点的响应信号快速、稳定地收敛于参考信号,验证了设计的多输人多输出正弦振动试验控制系统的有效性.     

特征模型自适应控制方法在悬臂梁振动主动控制中的应用

特征建模理论和方法是对现有控制理论关于对象建模理论的一个发展,为高阶、参数未知对象进行低阶控制器、自适应控制器和智能控制器的设计提供了理论依据,为工程设计带来极大的方便。基于特征模型的自适应方法与常用的间接自适应方法相比,待辨识的参数更少,控制器算法更简单。由于基于特征模型的自适应方法是一种很新的方法,在实际系统中的应用还比较少,因此有必要通过在实际系统的应用来验证该方法的有效性并不断改进和完善该方法。为此,利用压电智能结构作为挠性悬臂梁的敏感器和致动器,采用特征模型自适应控制方法对挠性悬臂梁的振动进行主动控制,并比较研究了特征模型自适应控制算法和正位置反馈（PPF）控制算法的物理仿真结果,通过物理仿真验证了特征模型自适应控制器抑制梁弯曲振动的有效性。     

齿轮超声加工纵向振动系统的设计与实验研究

为了解决齿轮超声加工纵向振动系统设计问题,基于纵向振动动力学方程,利用结合面的力、位移振动耦合与边界条件,提出纵向振动变幅器的非谐振设计方法,推导了频率方程;应用Matlab2011Ra对变幅器未知尺寸、振型分布进行理论数值求解,并利用ANSYS12.0对所设计变幅器进行模态分析与谐响应分析．设计加工了不同模数齿轮的纵向振动变幅器,基于C6140车床搭建了齿轮超声加工纵向振动系统的激光测振仪测试系统,进行谐振实验．变幅器的谐振频率和振幅经理论求解、有限元分析、实验测试对比,各自的最大求解偏差都小于5%,可以满足工程应用需要.研究表明：可应用力、位移耦合非谐振设计方法,完成中小模数齿轮变幅器的纵向振动系统设计,对齿轮超声振动系统设计具有理论指导和工程应用价值．     

随机角振动控制系统研究

通过对随机角振动控制系统的研究,实现了随机控制技术在角振动上的广泛应用。利用设置的参考谱与反馈的响应信号功率谱来修正驱动谱,根据驱动谱产生驱动信号,利用驱动信号与反馈的响应信号实时精准地控制角振动台进行角振动,最终实现响应谱稳定在参考谱容差带范围以内。通过构建出控制系统,分析控制算法,解决了角振动台实现随机角振动的问题。实验验证了控制算法的可行性和控制系统的可靠性,完成了角振动台转动的角速度和角加速度的功率谱复现。     

基于遗传神经网络的履带行驶系统载荷识别方法

针对煤矿掘进机器人履带行驶系统工作环境恶劣,载荷无法直接有效获取这一工程实际问题,提出了基于遗传神经网络的振动信号载荷识别方法。构建了遗传算法(GA)优化BP(back propagation)神经网络载荷识别模型,采用路试法试验采集了履带小车的5组振动加速度数据和单组应力载荷数据,探讨路面不平度频率和驱动轮啮频等对履带车振动和应力载荷的影响规律;借助快速傅里叶变换(FFT)对原始应力载荷数据进行去噪处理,依据履带小车行驶平顺性指标,利用sym8小波函数对振动加速度信号进行5层特征提取以提高载荷识别的精度,然后将5组小波变换分解的加速度数据和滤波后的应力载荷数据分别作为GA-BP神经网络的输入和输出进行训练及验证,揭示了履带行驶系统运动过程中振动与应力载荷之间的关系。研究结果表明,路面不平度频率、驱动轮啮频及转频为小车振动的主要频率成分,路面不平度引起的振动频率为13.765 Hz,驱动轮啮频为68.25 Hz,转频为3.25 Hz。多组试验得到的BP神经网络最佳隐含层神经元数为63,GA-BP神经网络识别的应力载荷与期望应力载荷具有较高吻合度,相对误差为4.5%,验证了该方法的有效性...     

基于泊松过程的超高斯随机振动试验控制技术研究

针对工程化的超高斯随机振动试验控制技术实现尚存在问题,在对其控制原理研究的基础上,提出基于泊松过程的超高斯随机振动控制策略。利用参考谱设计出符合控制要求的滤波器,通过泊松过程产生泊松点,使泊松点的信号取值服从正态分布,利用该信号与滤波器之间的卷积运算产生用于系统控制的驱动信号,从而实现对超高斯随机振动试验控制系统的功率谱和峭度同时控制,且二者相互独立。仿真与实验结果表明,基于泊松过程的超高斯随机振动试验控制算法,其控制输出响应谱与参考谱的误差满足振动试验工程上±3dB要求,控制峭度也达到很高的精度,完全满足工程要求。