风洞模型加速度负反馈振动主动控制方法研究

针对尾撑式风洞模型强方向性振动问题,基于异位配置加速度负反馈控制器对风洞模型振动主动控制方法进行研究。首先,通过模态分析得到系统低阶模态振动的强方向性并基于系统特性设计了具有结构耦合性的内嵌压电陶瓷作动器的风洞模型振动主动控制系统。然后,基于异位配置NAF控制器分别设计了针对第二阶模态和前两阶模态的单模态NAF控制算法和双模态NAF控制算法。最后,进行了实验验证,结果表明:双模态NAF控制算法控制效果较好,前两阶模态阻尼比分别提高近13倍和近40倍,镇定时间分别缩短近11s和近26s。     

基于单目立体视觉的机床几何误差辨识方法

针对视觉测量手段中成本与精度不能兼顾的问题,提出基于单目立体视觉的机床回转轴几何误差辨识方法。为实现回转轴全量程运动精确描述,基于误差放大思想,设计了基于周向均布精密哑光靶球的高匀、高精、高信噪比成像靶标。提出了单目立体成像光路参数仿真分析方法,定量分析并选取系统结构参数。基于单目立体标定结果,根据序列图像重建得到回转轴三维轨迹。精度验证及误差辨识实验表明:系统的RMSE为0. 049mm,小于平均偏差的1/3,满足测试需求。     

基于AMESim仿真技术的大型中空成型机锁模系统设计与研究

以大型储料式中空成型机的锁模系统为研究对象,利用AMESim仿真技术对其进行时域仿真分析。通过仿真分析得到了锁模缸活塞杆的位移、速度等变化曲线,根据仿真结果分析活塞受力与运动不稳定的原因,并对液压系统进行优化设计,有效避免了锁模系统开模过程中产生的液压冲击和机械冲击,减少了机械动作过程中的震动和噪声,提高了整个系统性能的稳定性和工作的可靠性。     

基于压电陶瓷神经网络模型的模型抑振研究

为达到在脉动气流激励下抑制风洞模型振动的目的,该文提出了基于压电陶瓷作动器神经网络模型的风洞模型主动振动控制方法,并进行了实验研究。首先,分析了风洞模型系统振动特性,建立了内嵌式压电陶瓷作动器的主动振动控制系统,通过模型质心加速度推算出压电陶瓷作动器期望输出抑振力。然后,建立了压电陶瓷作动器期望输出抑振力 激励电压的神经网络模型,并根据该模型设计了一种实时解算加速度为激励电压的控制方法。最后,通过地面试验对控制方法的有效性进行验证。实验结果表明,该控制方法具有良好的实时性和鲁棒性,在锤击试验中,振动加速度衰减时间相比于压电方程线性控制时减小了54.46%,系统阻尼比增大了1.58倍,取得了良好的控制效果。     

压电叠堆作动器率相关迟滞非线性建模研究

针对压电叠堆作动器的率相关迟滞非线性特性,该文提出了一种基于asymmetric unilateral backlash(aubacklash)算子的BP神经网络率相关迟滞建模方法。首先提出了改进的aubacklash算子,改善了Prandtl-Ishlinskii(PI)模型backlash算子在原点处残余位移及严格中心对称的问题;其次分析了压电叠堆作动器迟滞的率相关记忆特性,提出了率相关BP神经网络迟滞模型;最后搭建了迟滞建模精度评估系统,采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法辨识aubacklash算子模型参数,确定了BP神经网络模型最优结构参数。实验结果表明,在高、低单一频率及混合频率下,BP神经网络模型较PI模型均方误差降低了70.90%~89.98%,相对误差降低了70.69%~89.84%,验证了该模型的精度与频率适应性。     

风洞模型-支撑系统多维振动特性辨识与试验研究

针对风洞模型-支撑系统振动特性不明导致控制有效性差的问题,首先基于风洞模型-支撑系统的结构与原理,设计了系统振动特性辨识整体方案;其次建立了系统的等效动力学模型,通过引入动刚度对系统的俯仰、偏航维度振动特性进行了理论分析;进而提出了“正弦扫频-频谱细化-频响函数”振动特性辨识方法,并依据辨识结果建立了振动状态估计模型,将其引入控制闭环形成了基于辨识的控制方法;最后开展了脉冲响应试验与锤击试验,并对比了传统方法与基于辨识的控制方法的抑振效果。试验结果表明：俯仰、偏航维度频率响应辨识结果的均方根误差分别为0.084 0 g/V、0.007 5 g/V;且基于辨识的控制方法相较于传统控制方法将俯仰、偏航维度的等效阻尼比分别提升了1.48倍、3.00倍,具有明显优势。     

基于聚焦深度法的刀具几何参数三维测量方法

刀具几何参数的精确测量是评估刀具性能的关键。针对复杂刀具几何参数难以测量的问题,基于聚焦深度法对其端面几何参数进行三维测量。首先,提出了一种适用于刀具端面序列图像的改进双阈值Tenengrad聚焦评价函数,通过局部像素分析确定了函数最佳计算窗口大小,在清晰度比率、陡峭度、清晰变化率、局部波动量评价指标下与常用聚焦函数进行了对比,验证了所提函数在计算刀具端面序列图像时更具有优势;其次,通过自适应sigmoid函数的图像增强算法实现了高对比度的刀具端面序列图像的获取,提升了三维测量效率,基于RANSCA算法对刀具后刀面点云表面进行平面拟合并提出了端面几何参数向量计算方法;最后,通过所构建的刀具测量系统对标准量块的阶梯深度进行了测量,误差为0.32%,并实现了刀具后刀面的三维形貌还原,进一步对主切削刃内、外刃顶角和直径参数进行测量。实验结果表明:顶角测量误差<0.3°,直径测量误差<3 μm,优于Tenengrad函数对应角度（<1.9°）及直径（<13 μm）测量结果,满足复杂刀具对角度（<0.5°）和直径（<10 μm）的测量精度要求。