数值积分算法对实时子结构试验系统稳定性耦合影响

为了保证实时子结构试验的顺利实现,采用基于"增益裕度"发展的子结构试验系统稳定性分析方法,综合分析了数值积分算法、加载系统动力特性两因素对试验系统稳定性的耦合影响.分析结果表明:数值积分算法对试验系统稳定性可能增强也可能降低,通过该方法可以改善简化模型对加载系统动力特性进行分析的不足.     

地震模拟振动台子结构混合试验方法

为了克服地震模拟振动台对试验结构尺寸和质量的限制,并降低试验费用,将子结构试验技术应用于振动台试验,并提出了新型的振动台子结构混合试验方法。介绍了振动台子结构试验的基本原理,分析了2种实时加载方式和加载的具体过程,探讨了振动台子结构试验数值积分算法的特点,并结合算例分析了数值积分算法的稳定性和试验的可行性。数值仿真结果表明：当数值积分步长足够小、试验控制系统的滞后不大时,振动台子结构试验的结果能够很好地与全结构试验的结果相吻合。     

基于迭代CDKF的单站无源定位算法

针对单站无源定位系统存在滤波稳定性差、收敛速度慢和定位精度差等问题,提出一种迭代中心差分卡尔曼滤波算法.在迭代判决准则的约束下,重复利用观测信息对状态向量和误差协方差矩阵进行迭代估计使其更趋向真实值,同时用Levenberg-Marquardt优化方法调整预测误差协方差阵,保证算法的全局收敛.仿真结果表明,在不同参数测量精度条件下,该算法稳定性、收敛速度和定位精度较好.     

拟动力试验中几种数值积分方法的精度和稳定性分析

文章对拟动力试验中采用的几种显式数值积分方法的精度和稳定性进行了较为系统的分析，结果表明，修正Newmark法具有较高的精度和稳定性，其数值阻尼的特性能够抑制误差的增长，是多自由度体系拟动力试验中比较理想的数值积分方法。     

适于隔震结构的两阶段实时子结构试验方法

为在试验中同时模拟隔震结构中隔震层和被隔震结构的非线性,提出一种适于隔震结构的两阶段实时子结构试验方法。第一阶段先将隔震支座单独进行物理试验,通过试验观测数据训练神经网络,使其可以准确拟合隔震支座动力特性;第二阶段基于训练好的神经网络建立隔震层的数值子结构模型,与被隔震结构进行实时子结构试验,完成对隔震结构的动力性能测试。数值仿真中该方法与整体模型仿真结果的峰值误差在3%以内,试验验证中该方法与整体结构振动台试验的峰值误差在6%以内。数值仿真和试验对比表明：提出的两阶段实时子结构试验具有良好的精度。该方法避免了在振动台试验中由于缩尺导致隔震支座受到欠质量的影响,充分保证其力学性能的真实性。同时有效解决了在利用实时子结构试验对各部分都为强非线性的隔震结构进行试验测试时,由于数值子结构建模不准确导致的试验误差问题。为隔震结构的抗震性能测试提供了新的试验方法。     

拟动力试验中几种数值积分方法的精度和稳定性分析

文章对拟动力试验中采用的几种显式数值积分方法的精度和稳定性进行了较为系统的分析，结果表明，修正Ｎｅｗｍａｒｋ法具有较高的精度和稳定性，其数值阻尼的特性能够抑制误差的增长，是多自由度体系拟动力试验中较理想的数值积分方法。     

一种利用空频域信息的固定单站被动跟踪方法

利用空频域信息的固定单站无源定位与跟踪系统面临着可观测性弱、初始误差大的问题,跟踪算法的稳定性和收敛速度显得尤为关键.为此,提出了一种利用空频域信息的固定单站被动目标跟踪方法（MLGS）.通过对网格的多级搜索,在保证估计分辨率的同时,减少了运算量.与现有方法如EKF、MVEKF和UKF等相比,该方法不依赖于初始状态误差,且不受线性化误差的影响,只要合理选择网格和搜索次数,就可以获得趋近于全局最优的最小均方估计.仿真实验结果表明：该方法在初始距离误差较大情况下其收敛速度明显优于其他方法,且收敛后的精度基本保持恒定;在进行搜索时无需指定初值.     

空间SRT混合仿真试验方法的精度和稳定性分析

SRT混合仿真试验方法是在子结构混合仿真试验基础上进一步发展而来的一种新型抗震试验方法.介绍了SRT混合仿真试验方法的系统组成及原理,并以一个单层钢结构为原型,进行了空间SRT混合仿真试验.得到了不同工况下该结构各部位的时程曲线,通过试验数据的对比对试验精度和稳定性进行了系统的分析.结果表明作动器动态性能调试技术、实时补偿技术和地震激励的大小对加载的精度及稳定性有较大的影响.     

基于预估补偿的手眼伺服空间机器人控制方法的研究

针对手眼伺服空间机器人系统自主控制中，由于视觉反馈和控制算法的运算时间造成的大时滞现象对系统控制影响，提出了基于Smith预估补偿的优化机器人视觉伺服的控制方法。利用手眼反馈和关节返回的信息来估计实际情况下当前机械臂末端与目标的相对位姿，进行机器人的控制。同时根据空间机器人的具体情况，提出了固定视觉反馈时滞的方法，对系统进行了简化。该方法可消除系统的大时滞对系统控制的影响，提高了系统控制的实时性、稳定性和精度。模拟试验仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于预估补偿的手眼伺服空间机器人控制方法的研究

针对手眼伺服空间机器人系统自主控制中，由于视觉反馈和控制算法的运算时间造成的大时滞现象对系统控制影响，提出了基于Smith预估补偿的优化机器人视觉伺服的控制方法。利用手眼反馈和关节返回的信息来估计实际情况下当前机械臂末端与目标的相对位姿，进行机器人的控制。同时根据空间机器人的具体情况，提出了固定视觉反馈时滞的方法，对系统进行了简化。该方法可消除系统的大时滞对系统控制的影响，提高了系统控制的实时性、稳定性和精度。模拟试验仿真结果验证了该方法的有效性。     

应用MTS控制系统的实时子结构实验

为了进行实时子结构实验,必需分析实验软硬件系统的实时特性.利用美国MTS公司的FlexTest GT控制器建立了实时子结构实验系统,并对一安装粘滞阻尼器的单层框架结构进行了实时子结构实验,实验中粘滞阻尼器为实验子结构,其余部分为数值子结构,实验与计算结果吻合很好.实验表明利用MTS-SCHENCK系统可以满足实时子结构实验对实验系统的要求,且实时子结构实验可以很好地反映速度相关型阻尼器的性能.另外,根据实验结果提出一种作动器响应简化模型,并根据这个模型分析了时滞对实验结果的影响,分析结果表明实验误差随时滞的增大而增大.     

泊松方程四阶有限差分迭代算法

首先建立Poisson方程的四阶有限差分格式,然后提出求解Poisson方程的一种新Jacobi型迭代算法,新算法与经典的Jacobi方法一样具有并行性,并给出了新算法的收敛性分析.数值实验表明,新算法比经典Jacobi方法收敛快,精度高,达到同等误差精度所需迭代次数和时间均为经典Jacobi方法的50%.     

磁浮车桥耦合振动性能模拟的离线混合试验方法

磁浮轨道交通的核心问题是车桥耦合振动,实时混合试验技术近年来已在实验室内用于测试桥上行车性能,但有较高的实时性要求.基于此,采用离线混合试验方法,避免了实时混合试验中数值与物理部分之间的高实时同步性难题,结合不动点迭代算法,发展了磁浮桥上行车性能模拟的离线混合试验方法.在振动台内环离线控制的基础上,设计外环控制器,构成双层离线迭代控制框架,以提高磁浮车桥耦合振动的试验复现精度.在数值环境下进行了磁浮桥上行车离线混合试验.结果表明:该方法能够在有限次迭代后解决磁浮车桥动态响应收敛问题,验证了该方法复现磁浮车桥耦合振动性能的可行性.     

空间结构SRT混合仿真试验技术研究

建立了由MTS电液伺服系统、具有预估校正功能的目标计算机、OpenSees有限元软件、OpenFresco接口软件等组成的SRT(Soft Real Time)混合仿真试验系统.基于一个空间钢框架结构,进行了SRT混合仿真试验,对实验子结构进行了空间x,y双向实时加载.试验结果表明该混合仿真试验系统具有良好的精度和稳定性,能满足空间结构SRT混合仿真试验的要求.     

自适应惯性权重的改进粒子群算法

针对标准PSO算法求解高维非线性问题时存在的大量无效迭代(经过一轮迭代后全局最优位置保持不变),提出了一种自适应惯性权重的改进粒子群算法。基于单次迭代中单粒子运动状态的分析,提出并证明了论点:上一轮迭代适应度值变差的粒子,当前迭代中其惯性分量将引导粒子往适应度值变差的方向运动,导致粒子群体无效迭代次数增加。设计了标准PSO算法改进方案,将上一轮迭代中适应度值变差的全体粒子的惯性权重置为零,消除当前迭代中不利惯性分量对算法收敛的不良影响。采用6个标准测试函数,将该算法与标准PSO算法、固定惯性权重PSO算法和具有领袖的PSO算法进行性能对比分析。试验表明,该改进算法无效迭代次数更少,在收敛率、收敛速度和收敛稳定性上均具有明显的优势。     

离散时变系统的自适应迭代学习控制

针对一类有限区间上重复运行的离散时变SISO系统,分别采用带饱和函数和死区修正的投影算法进行参数估计,提出自适应迭代学习控制方案.关键技术引理在分析离散自适应控制系统时起到了关键作用,文中把这一引理推广至迭代域,用于建立离散自适应迭代学习控制系统的稳定性和收敛性.理论证明,即使每次迭代存在初始偏差,跟踪误差沿着迭代轴仍能收敛于零,且闭环系统的所有信号有界;当存在外部扰动时,跟踪误差收敛于一邻域内,其半径为干扰的界.在直线伺服系统上的应用结果验证了所提出的学习控制方法的有效性.     

一种基于自适应抗差CKF算法的改进初始对准方法

捷联惯导初始对准过程中存在大方位失准角的情况,需要通过建立非线性误差模型来对误差进行估计,因此对相应初始对准技术进行了研究。通过分析,构建捷联惯性导航系统和全球定位系统的精准非线性误差模型;基于自适应抗差理论对容积卡尔曼滤波(CKF)算法对随机干扰的统计特性以及观测粗差计算模型进行改进;设计相应的仿真评估测试和实物验证方法,试验结果证明提出的方法在初始对准中具有更强的滤波稳定性、更高的滤波估计精度和更短的算法收敛时间。     

基于OpenFresco平台混合试验时长研究

OpenFresco平台是实现混合试验的重要途径,试验时长是混合试验中的关键因素。混合试验时长可以分为数值子结构计算时长,系统交互时长,加载时长三部分。本文以单层单跨框架模型为分析对象,取钢柱构件为试验子结构,根据时长试验结果系统研究影响混合试验时长的因素。通过对试验数据系统分析,得出积分方法、模型复杂程度、加载步长是影响混合试验时长的主要因素。根据不同积分方法、模型复杂程度、加载时长等工况的试验结果,通过比较得出试验时长与试验精度的关系。     

脉冲干扰时滞复值神经网络的稳定性分析

为分析脉冲干扰因素对复值神经网络动态行为的影响,研究一类具有混合时滞和脉冲干扰的复值神经网络的平衡点的全局指数稳定性.在假定神经元状态、激活函数以及关联矩阵定义在复数域的情况下,利用M矩阵理论、向量Lyapunov函数法以及数学归纳法,分析确保该系统平衡点的存在性、唯一性以及全局指数稳定性的充分条件,并给出了指数收敛率,最后通过一个数值仿真算例验证了所得结论的正确性.结果表明:时滞和脉冲干扰均会降低神经元状态的指数收敛速度,所建立的稳定性判据推广了现有结论.     

实时子结构试验中加载系统数值模型

为更好地揭示实时子结构试验中加载系统的动力特性,使系统数值模型能准确反映其实际工作状态,在Jung建立的电液伺服系统数值模型的基础上,对原传递函数模型做了3项修改,修改包括作动器传递函数的修正、流量增益和压差反馈增益的修正.修正后的模型与Simulink非线性模型得出的结果完全吻合.利用Simulink模型和传递函数模型进行实时子结构试验数值仿真,验证了修正后传递函数模型的准确性.