非高斯随机振动试验并行控制策略研究

针对非高斯随机振动试验控制中功率谱均衡与峭度均衡相互干涉,影响控制精度的问题,提出非高斯随机振动试验并行控制策略。在提出整个系统控制流程的基础上,分别给出功率谱均衡控制算法和峭度均衡控制算法。对蕴含峭度信息的随机信号产生机理展开研究,先给出信号产生的流程图,然后推导出符合控制系统要求的随机信号设计参数。利用功率谱设计滤波器,通过卷积运算调制出用于系统控制的驱动信号。仿真与试验结果表明,采用非高斯随机振动试验并行控制策略进行系统控制,其输出响应谱与参考谱的误差完全满足工程中常用的±3 dB控制要求,峭度控制也达到很高的精度,满足工程试验要求,从而验证该控制策略的有效性。     

一种MIMO非高斯振动的逆多步预测法

为了实现多输入多输出(multi-input-multi-output,简称MIMO)非高斯振动试验控制,提出了一种MIMO非高斯振动逆多步预测法。首先,该方法基于广义高斯分布构造零记忆非线性变换,并使用该变换生成非高斯参考信号;其次,推导系统的逆多步预测模型,将参考信号作为该模型的输入,生成试验所需的驱动信号;然后,在控制过程中分别根据控制点的功率谱密度和峭度与相应控制目标之间的误差,对参考非高斯信号进行调整,并利用逆多步预测模型对驱动信号进行更新,以实现非高斯振动控制;最后,进行三轴振动台试验。试验结果表明,该方法对功率谱与峭度都取得了良好的控制效果,验证了其可行性。     

压缩感知后引入噪声的信号恢复

将压缩感知后引入噪声的信号恢复作为研究对象,建立了信号恢复模型,以解决工程领域中广泛存在的噪声问题。由于传统的算法无法实现压缩后引入噪声的信号恢复,本文提出了用阈值收缩迭代算法来实现含噪信号的恢复。分析了算法原理,对压缩感知后加入高斯随机噪声、5%和10%密度的脉冲噪声分别进行了信号恢复仿真,并与正交匹配追踪(OMP)算法和平行坐标下降(PCD)算法进行了比较。结果表明,阈值收缩迭代算法对无噪稀疏信号基本可以做到完全恢复;对压缩后含噪信号的恢复具有较强的鲁棒性,只在峰值处出现了较明显的误差,通过增加测量矩阵行数和迭代次数可以提高抗噪性能。实验显示:本算法在处理高斯噪声和低密度脉冲噪声时具有明显优势,在处理高密度脉冲噪声时略优于另两种算法。     

双谱估计结合EEMD的齿轮故障特征提取

以实测齿轮箱振动信号为分析对象,对锥齿轮系统进行故障特征提取。通过总体平均经验模态分解(EEMD)将采集到的振动信号进行分解,对比分析原始信号功率谱密度特性和各本征模态函数(IMF)频谱特性,抽取相关频带的IMF分量进行信号重构;对重构信号利用直接法进行双谱估计,计算重构信号的双谱熵和非高斯性强度并分析其随试验时间的变化趋势。结果表明,双谱熵和非高斯性强度可以有效反映齿轮运行实时状况,可作为故障诊断和趋势预测的故障特征值。     

GMM模型下的非高斯激励频域损伤计算与试验验证

为了研究非高斯激励的频域计算方法，介绍了高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM),通过GMM模型将实测的非高斯激励转换成概率功率谱(Probabilistic Power Spectrum, PPSD),以此将非高斯激励引入频域。运用仿真和GMM-Dirlik模型获得对应的非高斯雨流分布，计算出试件的损伤；同时按照高斯假设，将激励直接转换成功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)进行损伤的计算。然后，对试件进行了台架试验，获得了试件的应力响应，通过雨流计数获得应力范围雨流分布，计算出试件的损伤。将试验结果与仿真结果进行对比后发现，GMM-Dirlik模型得出的结果与试验相对误差为10.8%,而高斯假设得到的结果与试验相对误差较大，为45.3%,进一步说明了用高斯假设评估非高斯激励损伤的危险性。最后，对比非高斯激励和高斯分布概率密度函数的区别，解释了实测应力雨流分布在中间应力等级处出现下凹的现象，以及非高斯激励相对于高斯激励损伤变大的原因。     

结构试验闭环补偿控制技术初探

飞机结构强度试验受外界条件作用较明显,试验误差可能发生较大变化。强度试验采用的经典PID控制器,该控制器对误差控制能力有限,难以有效降低试验控制误差。为了解决这个问题,提出一种闭环补偿控制技术。在对控制参数优化技术、PID自适应技术及开环补偿控制技术研究的基础上,深入分析了外界因素对试验的影响机制,设计了一种闭环补偿控制算法,此算法可以根据试验精度的变化控制器输出信号进行实时补偿。补偿控制算法可能导致试验控制系统出现稳定性的问题,所以利用赫尔维茨稳定性判据对该方法的稳定性进行了证明。同时设计了两个结构试验工况对本方法进行物理验证。试验结果表明:本文控制方法对于改善试验控制精度是合理有效的,并在将来有更为广泛的应用价值。     

光栅莫尔信号正交误差实时补偿研究

针对光栅读数头输出信号存在正交误差的问题,提出基于坐标旋转数字式计算机算法(CORDIC)的正交误差实时补偿方法。针对CORDIC算法在正余弦信号角度解算时存在误差较大区间以及在正余弦信号峰值区间角度解算灵敏度低的问题,引入向量模式双迭代方法抑制CORDIC算法因迭代收敛过快而带来的角度解算误差,并结合局部查表法消除信号峰值区间的角度解算误差。正交误差补偿过程包括相位解算、相位补偿和信号重构3个环节。以解算出的角度值为对象进行整周期误差角度的实时补偿,采用CORDIC算法旋转模式根据补偿后的角度值重构余弦信号,实现对莫尔信号正交误差的实时补偿。以FPGA为平台实现该补偿方法并验证其相位差检测和补偿效果,实验表明信号在正交误差[1°,10°]时,相位检测误差在±0.04°以内;信号在不同频率不同相位差时,补偿后其相位最大误差在±1°以内,平均误差在±0.1°以内,均方差在0.5°以内,证明该方法可有效实现对莫尔信号正交误差的实时补偿。     

某型机载模块的随机振动疲劳分析

为研究随机振动条件下某型机载模块的疲劳特性,推导了功率谱密度下结构振动疲劳寿命的一般表达式,并利用高斯三区间法对其进行了简化,同时考虑了振动试验中随机信号削波处理对应力幅值概率分布的影响。随后通过有限元仿真,分析了结构振动疲劳破坏与模态振型的关系,获得了给定振动条件下疲劳危险位置的动态响应,最终给出了模块的振动疲劳寿命。计算得到的机载模块疲劳寿命和失效位置与耐久试验结果符合较好。     

任意概率分布随机振动激励源的设计与实现

随机振动台是航空航天产品重要的研制、鉴定、可靠性及生产试验设备,提高振动模拟试验的逼真性和振动试验的效果都需要产生非高斯分布的随机激励信号.本文对具有给定功率谱密度分布的非高斯随机振动激励信号的生成技术进行研究与分析,使数字式随机振动控制系统可以同时具有频谱和幅度分布的控制能力.给出了采用数字信号处理技术高精度和快速地产生任意概率分布的随机振动时域激励信号的方法.采用这种方法得到的宽带随机信号的信噪比可达到70 dB,可用于精密随机振动台的驱动控制信号,准确地实现被试验产品的模拟实验.计算机仿真和实验结果也证实了该方法的正确性和有效性.     

量子随机数高斯噪声信号发生器

现有的高斯噪声信号发生器都是采用数学计算的方式生成随机数的,这种方式不能实现真正的随机信号,与实际噪声信号不符。本文提出基于量子随机数的高斯噪声信号发生器,通过单光子探测器对选择路径的光子信号的探测作为随机数的来源,实现基于真随机的高斯噪声信号发生器。将得到的随机数经过WGN高斯算法处理得到高斯噪声信号,在FPGA中使用verilog语言实现。对产生的噪声信号进行幅度谱和功率谱分析,结果表明产生的噪声信号幅度值在0～255之间变化,幅度谱服从高斯分布,噪声信号的功率谱在20dB上下均匀波动,服从均匀分布,满足高斯白噪声的特性。与现有的噪声信号发生器相比,基于量子随机数的实现方式,其随机数来源清晰,能够做到真正的随机性,为实现真随机数的高斯噪声信号发生器提供了一种简易的方案。     

起落架地面滑行系统振动谱的分析与控制

由于机场跑道路面不平度的影响,飞机滑跑过程中产生的随机振动会给飞机带来许多负面影响。飞机起落架地面滑行系统用于模拟飞机起飞着陆的滑跑过程,进而对起落架进行振动试验。液压激振系统输出期望振动信号给起落架装置,是地面滑行系统的重要组成部分之一。以傅里叶逆变换为基础,研究了把路面振动谱信号转化为时域激励信号的逆变换算法。为克服系统中的非线性因素,引入数字迭代算法对振动谱进行闭环控制,并判断收敛性,实现振动谱的复现。     

基于 PID 技术的精密空调压缩机柔性控制节能系统设计

为提升精密空调压缩机节能性,提出基于 PID 技术的精密空调压缩机柔性控制节能系统设计。硬件方面针对温度采集器和驱动控制器进行设计;软件方面根据精密空调压缩机柔性控制特点,构建节能工作方案。利用 PID 技术设计柔性迭代控制模型,实现空调温湿度输出的精确控制。针对 PID 控制器参数进行自适应整定,再结合蚁群算法实现压缩机柔性控制节能。系统测试结果表明,应用所设计的节能系统进行为期半个月的测试,与往年同一时期精密空调压缩机柔性控制用电量相比,节电量达到了 3 103 kW · h 。     

基于奇异值和奇异向量的振动信号降噪方法

针对复杂的转子振动信号中同时存在随机噪声干扰和工频噪声干扰的问题,提出了基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法。首先,对振动信号进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),根据奇异值谱确定振动信号有效奇异值阶次;其次,对有效阶次范围内的奇异向量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT),依据幅值谱筛选出对应于工频噪声的奇异向量;最后,利用其余的奇异值和奇异向量进行重构得到降噪的时域信号。通过仿真信号和工程试验信号对该方法进行了验证,结果表明,基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法,不但能有效降低振动信号中的随机噪声干扰,还能有效降低工频噪声干扰,同常用的陷波器方法相比所提出方法具有明显优势。     

Unbalance vibratory displacement compensation for active magnetic bearings

As the dynamic stiffness of radial magnetic bearings is not big enough,when the rotor spins at high speed,unbalance displacement vibration phenomenon will be produced.The most effective way for reducing the displacement vibration is to enhance the radial magnetic bearing stiffness through increasing the control currents,but the suitable control currents are not easy to be provided,especially,to be provided in real time.To implement real time unbalance displacement vibration compensation,through analyzing active magnetic bearings(AMB) mathematical model,the existence of radial displacement runout is demonstrated.To restrain the runout,a new control scheme-adaptive iterative learning control(AILC) is proposed in view of rotor frequency periodic uncertainties during the startup process.The previous error signal is added into AILC learning law to enhance the convergence speed,and an impacting factor influenced by the rotor rotating frequency is introduced as learning output coefficient to improve the rotor control effects.As a feed-forward compensation controller,AILC can provide one unknown and perfect compensatory signal to make the rotor rotate around its geometric axis through power amplifier and radial magnetic bearings.To improve AMB closed-loop control system robust stability,one kind of incomplete differential PID feedback controller is adopted.The correctness of the AILC algorithm is validated by the simulation of AMB mathematical model adding AILC compensation algorithm through MATLAB soft.And the compensation for fixed rotational frequency is implemented in the actual AMB system.The simulation and experiment results show that the compensation scheme based on AILC algorithm as feed-forward compensation and PID algorithm as close-loop control can realize AMB system displacement minimum compensation at one fixed frequency,and improve the stability of the control system.The proposed research provides a new adaptive iterative learning control algorithm and control strategy for AMB displacement minimum compensation,and provides some references for time-varied displacement minimum compensation.     

液压机械无级变速器的变论域模糊PID速比跟踪控制

为提高液压机械无级变速器速比跟踪控制效果,设计了基于量化因子和决策因子伸缩变化的变论域模糊PID控制器。通过分析液压机械无级变速器的速比特性和系统数学模型,建立基于AMESim和MATLAB联合的仿真平台,并通过实验平台验证了仿真模型的正确性。对比了变论域模糊PID和常规模糊PID的仿真效果。仿真结果表明：变论域模糊PID控制器在阶跃信号输入下具有更小的超调量和调整时间,在斜坡和正弦信号输入下速比跟踪误差缩小了约50%,即所设计的变论域模糊PID控制器具有更优的速比跟踪效果和更小的速比跟踪误差,表现出了更优的控制效果和动态品质。研究结果为车辆的最佳燃油经济性和最佳动力性的控制策略提供了理论参考。     

PID neural network control of a membrane structure inflation system

Because it is difficult for the traditional PID algorithm for nonlinear time-variant control objects to obtain satisfactory control results, this paper studies a neuron PID controller. The neuron PID controller makes use of neuron self-learning ability, complies with certain optimum indicators, and automatically adjusts the parameters of the PID controller and makes them adapt to changes in the controlled object and the input reference signals. The PID controller is used to control a nonlinear time-variant membrane structure inflation system. Results show that the neural network PID controller can adapt to the changes in system structure parameters and fast track the changes in the input signal with high control precision.     

Intelligent compensation of friction, ripple, and hysteresis via a regulated chatter

In this paper, a hybrid control scheme utilizing a PID feedback control with an additional regulated chatter signal is developed to compensate motion impeding influences such as the effects due to friction, force ripples, and hysteresis in linear piezoelectric motor. The regulated chatter signal is a pulse sequence superimposed on the PID control signal. It has a fixed amplitude, and a pulse width regulated via iterative learning control. As such, the scheme is expected to be useful for applications involving iterative motion sequences. An analysis of the closed-loop performance is presented in the paper. Simulation and experimental results are also furnished to demonstrate that the proposed control scheme can reduce tracking errors significantly.     

A study on the determination of optimal reference spectrum for random vibration control in environmental vibration test

For random vibration control in environmental vibration test it is desired that the spectra at the specimen attachment points coincide with the specified reference spectrum. However, this goal is seldom achieved because of the dynamic characteristics of shaker, fixture, and specimen and of the interactions between them in the test frequency ranges. This paper proposes a method for the determination of the optimal reference spectrum which minimizes the spectral deviations between the specified reference spectrum and spectra at the specimen attachment points. The least square method is used for this purpose. This method requires only the measured FRFs at the control point and specimen attachment points in pre-vibration test and is shown through theoretical and experimental results to be effective.