压电柔性机械臂的实验辨识及最优极点配置抑振控制

研究了压电柔性臂系统的实验辨识和基于极点配置法的振动主动控制问题。针对粘贴应变传感器和压电致动器的压电柔性臂系统,提出了零点重新分布的理论传递函数模型。通过扫频实验采用频域辨识方法确立了从压电致动器控制电压输入到应变桥路电压输出的实验传递函数模型,辨识模型与实际结构响应吻合程度达94.8%。并通过多频激励实验证实了辨识模型与实际结构具有较高的一致性。利用辨识得到的传递函数模型建立了系统状态方程表达式,提出了一种移动距离最短、满足系统闭环阻尼要求的闭环极点位置确立方法。不同闭环极点下的数值仿真和实验结果均证明了采用的最优极点配置方法的有效性。实验结果表明,柔性臂在特定激励和外界干扰激励下产生的弹性振动均得到了有效抑制。所提出的模型辨识方法和极点配置策略是可行的。     

压电智能板结构的鲁棒非脆弱H∞振动控制

研究了压电智能板结构的非脆弱H∞鲁棒振动控制问题,在导出其有限元运动微分方程后,对其进行解耦,在状态空间中利用最小实现和平衡降阶法对其进行降阶处理.考虑其被控模态参数的不确定性,建立了模态参数不确定性模型.基于线性矩阵不等式(LMI)方法,设计鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制器.以智能悬臂板结构为例表明了该方法的有效性.     

柔性梁降阶H∞控制实验研究

研究了压电传感器、作动器非同位配置情况下柔性悬臂梁的降阶H∞振动控制问题。采用频域辨识方法获取低阶名义模型,合理选取权函数,将鲁棒H∞控制问题转化为标准H∞控制问题。采用CCL(Cone Complementarity Lin-earization)算法设计降阶H∞控制器。比较了全阶H∞控制器和降阶H∞控制器的控制效果,实验结果表明,设计的降阶H∞控制器能够有效抑制柔性梁的前三阶模态振动,而且不会产生溢出问题。     

压电悬臂梁的动力学建模与主动控制

为计及压电层的刚度特性,基于一阶剪切变形理论推导压电层合梁的抗弯刚度,由Hamilton变分原理建立压电层合梁的有限元模型,采用模态叠加方法对有限元模型降阶。在应变最大处配置制动器和传感器,基于鲁棒极点配置算法对低阶系统设计状态反馈,配置极点至期望位置。把针对低阶系统设计的控制器作用于原系统以实现振动主动控制。数值算例验证了这种力学建模方法和控制器设计方法的有效性。     

机器人关节面参数的行波与神经网络混合辨识方法

针对柔性关节机器人,提出了运动状态下关节面参数辨识的新方法。将应用于结构中的行波分析方法与机器人关节旋转变换矩阵相结合,建立机构系统的波导方程。通过各结点力平衡及位移边界条件,得到系统振动激励,从而建立系统振动模型。利用神经网络对振动模型进行求解,将关节刚度和阻尼作为网络权值,辨识出关节动态刚度和阻尼。对3自由度机械臂进行辨识实验研究,实验结果表明该辨识方法是可行的、有效的。     

结构模型与控制器降阶的主动控制试验研究

土木工程结构模型的自由度数目较大，从而导致主动控制和半主动控制实施过程中时滞效应十分突出，本文采用均衡截断技术研究了结构和控制器降阶的两种方法。第一种方法是首先采用均衡实现技术得到内部均衡系统，再根据Hankel矩阵奇异值的大小对结构模型进行降阶．对降阶的结构系统设计低阶的线性二次调节（LQ）和H∞控制器；第二种方法是对原结构模型设计LQ和H∞控制器，再采用均衡实现技术对控制器进行降阶，得到低阶控制器模型。通过大量的仿真和地震模拟振动台试验，研究了所建立方法的可行性和有效性。     

柔性结构振动预测控制的仿真研究

针对柔性结构的振动问题，提出了用预测控制方法来实现对振动的主动控制。建立了由压电作动器和应变片传感器组成的悬臂梁实验系统的控制模型，用动态缩聚的方法对梁的有限元模型进行降阶，根据这个降阶模型设计了一个预测控制器，将其应用于系统的振动控制，并给出了预测步长和控制步长对控制性能的影响。仿真结果表明该预测控制方法能够有效地抑制柔性结构的振动。     

改进型负输入整形与最优控制结合的振动抑制方法

针对诸如柔性机械臂这类柔性系统的主动振动控制问题,提出了基于改进型负输入整形和最优控制结合的振动抑制方法。以柔性机械臂为研究对象,设计最优状态反馈控制实现其旋转机动任务及柔性振动抑制。为增强柔性振动抑制效果和改善系统的运动时间,根据引入线性二次型调节器(LQR)反馈后整个闭环系统的振动频率和阻尼比设计改进型负输入整形器作为前馈控制器。将前馈控制与反馈控制相结合能发挥其各自的优点,提高系统的性能。仿真分析结果表明,所设计的混合控制策略可以有效地抑制柔性振动,且可以减少系统响应时间的延迟和加快系统响应速度。     

基于最优极点配置的混合轴承-转子系统振动控制

针对电液伺服控制的主动混合滑动轴承,研究了基于最优极点配置的转子振动控制方法和策略.根据扰动压力法求解非线性Reynolds方程及流量平衡方程得到轴承和伺服控制系统线性化的动态特性系数,用以建立系统线性状态空间模型;给出了极点配置和最优控制相结合的状态空间反馈控制策略,以克服多输入系统常规极点配置方法状态反馈不唯一的缺陷.计算结果表明,由于转子不平衡或同步激励引起的转子振动得到了有效抑制,在外部突发激励作用下,转子也具有优越的动态响应特性,验证了控制方法的有效性.     

柔性机械臂残余振动控制

为了对柔性机械臂运动后的残余振动进行控制,对柔性机械臂系统建立了一次近似刚柔耦合动力学模型,并得到了柔性机械臂在非惯性系下的刚柔耦合动力学模型,当柔性机械臂为三角形和梯形运动规律时,针对不同的运动参数对系统振动变形情况进行了仿真。仿真结果表明,当系统的减速时间相对系统一阶振动周期较小时,系统运动停止后残余振动的幅值较大,当系统的减速时间等于系统一阶振动周期时,系统的残余振动得到了很好地抑制。当减速时间不变,系统的残余振动随着匀速转动时间的变化而波动变化,系统的匀速转动时间为系统一阶振动周期的四分之一时,系统残余振动达到局部极小。     

基于物理降阶模型的桁架结构振动主动控制

该文针对大型挠性桁架结构的振动抑制问题,采用基于变形修正的物理降阶方法对大规模桁架精细有限元模型进行降阶,在此基础上设计线性二次高斯(LQG)最优控制律并完成初始脉冲力作用下的闭环系统仿真。通过与内平衡降阶方法的比较,说明基于物理降阶模型具有更高的计算效率。并且针对闭环数值仿真结果计算了以上两种不同降阶方法的控制效率,结果表明:在相同控制力的情况下,基于物理降阶模型设计的最优控制律对桁架结构的振动抑制效果更明显。     

双重驱动机器人柔性手臂的研究

本文研究了机器人柔性手臂的实验系统,针对柔性臂的振动问题和定位精度问题,提出了在单个关节柔性臂上实现宏／微结合双重驱动的基本思想。用伺服电机实现柔性臂的宏动,用压电陶瓷驱动器实现柔性臂的微动,通过有效地控制伺服电机和压电陶瓷驱动器抑制柔性臂的振动,并完成柔性臂的精密定位。     

运动状态下柔性关节机器人关节面参数辨识研究

针对柔性关节机器人系统,提出了一种机构系统运动状态下关节面参数辨识的新方法。首先,将机器人柔性关节等效为弹性扭转轴,将应用于结构中的行波分析方法与机器人关节旋转变换矩阵相结合,建立机构系统的波导方程;其次,根据系统各结点力平衡与位移边界条件,建立运动状态下系统环境预测模型,并根据预测出的系统激励以及实验测得的关节扭转角等因素,建立系统振动方程;再次,利用最小二乘法对上述模型进行求解,推导出关节动态刚度和阻尼;最后,以两种不同的运动轨迹驱动3自由度机械臂,对其进行辨识实验研究。实验结果表明,该辨识方法是有效的,为后续系统的动态控制提供了重要参考。     

基于BP神经网络的压电智能结构振动系统辨识

针对神经网络在压电智能结构振动控制中的关键问题之一——系统模型的神经网络辨识,用引入时延的多层前馈BP神经网络串一并联型结构对表面粘贴压电片的柔性悬臂梁进行非线性动态系统模型辨识。考虑压电片对梁的质量和刚度矩阵的影响和实验提取数据的繁琐问题,用有限元分析软件ANSYS对智能梁进行模态和瞬态响应分析,利用获取的系统动力响应时间序列对神经网络进行离线训练,通过MATLAB神经网络工具箱对算例进行仿真显示。     

伺服关节驱动的柔性臂系统耦合动力学模型辨识与实验

针对整个伺服关节驱动的柔性机械臂系统,在考虑其机电、刚柔耦合特性的基础上,理论上进行了动力学建模。分析了包含直流伺服电机、谐波减速器以及伺服驱动器的伺服关节的驱动及摩擦特性,对实验中测到的电机匀速正反转数据进行线性拟合,得到了关节驱动模型中的库伦摩擦力常数和黏滞摩擦力系数。分别建立了从伺服电机驱动电压到光电编码器检测的电机转角、从伺服驱动电压到代表柔性臂振动的应变桥路输出之间的理论传递函数,以伪随机二进制序列为激励信号,通过实验辨识得到了此对应伺服关节柔性臂转动与振动耦合以及机电耦合的两个传递函数,在伪随机和正弦信号激励下,辨识得到的传递函数模型与实际结构的转动位移和振动响应具有较高的一致性。从而得到了伺服关节驱动的柔性臂系统刚柔耦合、机电耦合的动力学模型。     

参数不确定与有界干扰自由飘浮柔性空间机械臂基于速度观测器的奇异摄动鲁棒控制及振动抑制

讨论载体位置、姿态均不受控情况下系统参数不确定与有界干扰自由漂浮柔性空间机械臂基于速度观测器的奇异摄动鲁棒控制及振动抑制问题。利用拉格朗日方程结合动量守恒原理获得自由飘浮柔性空间机械臂系统动力学方程;用奇异摄动法将柔性空间机械臂系统分解为关于关节轨迹跟踪的慢变子系统与描述柔性杆件振动的快变子系统。以此为基础,提出含慢、快变控制项的复合控制器。将动态滑模观测器与鲁棒控制结合,获得系统慢变控制力矩实现关节轨迹跟踪。对快变子系统基于线性观测器及线性系统最优控制理论获得系统快变控制力矩实现柔性杆振动抑制。并数值仿真证实方法的有效性。该控制方案仅需精确的载体姿态、关节角位置及柔性振动模态坐标反馈,而无需测量载体姿态角速度、关节角速度及角加速度、柔性振动模态坐标导数及漂浮基位置、移动速度、移动加速度。     

姿态受控柔性臂空间机器人的自适应神经网络容错控制及残振抑制

针对执行器发生部分失效故障的漂浮基姿态受控柔性臂空间机器人系统,研究了执行器故障的容错控制及柔性臂杆残余振动的主动抑制。结合假设模态法、线动量守恒定理和第二类拉格朗日方程建立了系统的动力学微分方程。基于奇异摄动理论将系统分解为一个表征载体姿态与关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个表征柔性臂杆残余振动的快变子系统;据此设计了由慢变子系统的自适应神经网络容错控制器与快变子系统的线性二次型最优调节器组成的复合控制器;其中,慢变子系统的容错控制器使得系统对执行器故障不敏感,保证了跟踪误差的渐进收敛;快变子系统的最优调节器可以有效地抑制柔性臂杆引起的残余振动,减少能量损耗。对比数值仿真校验了理论推导的正确性与复合控制策略的可行性。     

空间柔性机械臂弯扭耦合振动的主动控制研究

由于太空机械臂的结构形式和末端操作对象的影响,空间多连杆机械臂系统存在着强烈的刚柔耦合的非线性特性。针对伺服驱动的空间柔性机械臂系统,基于经典振动理论,提出柔性臂弹性弯曲、扭转的变形假设,然后采用假设模态法和Lagrange方程得到系统的动力学方程。为了抑制系统在大范围运动过程中的弯曲、扭转弹性振动,提出了基于Lyapunov稳定性的模糊自适应速度反馈控制策略。数值仿真结果表明:空间机械臂系统在转动过程中必然会激起柔性臂的弹性振动;采用提出的控制策略利用压电剪切致动器和压电扭转致动器不仅可以抑制柔性臂的弯曲和扭转振动,还可以降低伺服电机的驱动扭矩,提高柔性机械臂系统的末端定位精度。     

线性时变系统的状态空间模型递推辨识研究

针对线性时变系统中状态空间模型的辨识问题,本文提出了一种新的模型参数矩阵的递推辨识格式。不同于常用的利用奇异值分解(SVD)或者最小二乘原理计算时变状态空间模型参数的方法,这种新的递推方法基于信号子空间投影原理,通过重新建立输入输出数据之间的关系,构建新的信号子空间矩阵,从而递推得到系统的时变状态空间模型参数。与现有的计算时变状态空间模型的方法相比,这种新的递推方法由于不需要进行SVD的计算,从而大幅的减少了计算时间。特别是当系统的阶次较高时,计算效率优势更为明显。在算例中将这种方法与经典的使用SVD的时变ERA(TV-ERA)方法从辨识结果和计算效率上进行了比较。仿真结果表明这种新的递推算法能有效辨识状态空间方程形式的线性时变系统的模型参数,和TV-ERA方法相比具有更高的计算效率。     

一般振动系统的多输入状态反馈部分极点配置

本文讨论具有非对称阻尼、刚度矩阵的一般振动系统多输入部分极点配置问题。基于系统的矩阵二阶微分方程而非一阶状态方程形式,采用多输入状态反馈控制,使系统的部分极点得以配置,同时使其它的极点保持不变。对于该配置问题,本文给出了控制增益矩阵的一种显式解,最后用一个算例说明本文方法。