远程参数自适应控制技术的研究

采用自适应有限脉冲响应滤波器的多通道逆向控制方法及其自适应滤波器的实现方法,使多通道振动台模拟试验系统的系统响应逼近于期望响应信号,并且给出了利用此算法进行的模拟结果曲线.试验结果表明,采用这种方法控制振动台模拟试验系统,精确地再现了期望响应信号,满足了试验系统的要求.     

远程参数自适应控制技术的研究

采用自适应有限脉冲响应滤波器的多通道逆向控制方法及其自适应滤波器的实现方法，使多通道振动台模拟试验系统的系统响应逼近于期望响应信号，并且给出了利用此算法进行的模拟结果曲线。试验结果表明，采用这种方法控制振动台模拟试验系统，精确地再现了期望响应信号，满足了试验系统的要求。     

二自由度电液振动台冲击波形再现控制算法研究

电液振动台是大型结构件冲击环境模拟的关键设备。受负载特性变化等因素的影响,传统控制方法很难保证参考冲击波形的再现精度。提出基于BFGS拟牛顿优化算法更新系统的广义阻抗,通过对伺服控制系统驱动信号的在线修正,减小响应信号与参考信号之间的偏差。分别利用传统算法和BFGS优化算法进行二自由度冲击波再现仿真分析,仿真结果表明,BFGS算法能够实现系统时变阻抗的跟踪,高精度再现参考冲击波形。     

新型汽车道路模拟算法研究

传统的道路模拟算法以识别系统的频响函数矩阵为基础,通过在频域反复的迭代使系统的实际响应逼近于期望响应。认为道路模拟系统本质上是一个自动控制跟踪系统,在此基础上提出了一种新的道路模拟时域控制方法——利用最小方差自校正控制器的自适应控制方法。对提出的算法进行了理论推导,并用试验证明这种方法的正确性和实用性。     

多输入多输出冲击振动试验研究

基于多输入多输出线性系统控制理论,提出了通过时频转换求取多个振动台输入的方法,并用MATLAB对算法进行了数值仿真.在悬臂梁上进行双振动台冲击振动模拟试验,用LabVIEW编写控制软件驱动PXI总线仪器实现输入信号的发生及响应信号的采集、分析与处理.试验结果表明.被控两点的输出加速度信号满足了预定要求,从而验证了本文方法在工程应用中的有效性.     

电液振动台加速度随机振动控制

随机振动模拟试验通过时域波形再现非平稳的振动环境,广泛应用于各类产品的可靠性检测。电液振动台是大型结构件进行模拟试验的关键设备,在随机振动环境下,传统三状态控制器无法同时消除电液振动台干扰力与模型不确定性的影响,以单轴电液振动台作为控制对象,利用滑模控制策略,抑制电液振动台系统在随机振动环境中不确定干扰力的影响,利用自适应逆控制器补偿模型不确定性问题,实现振动台加速度随机振动控制。通过MATLAB/Simulink对该复合控制策略进行随机振动仿真分析,验证控制策略的有效性。     

FXLMS算法用于压电柔性结构多通道振动控制

以模拟太空帆板的压电机敏柔性结构为实验模型,针对结构振动响应主动控制技术需求,着重分析了多通道自适应滤波前馈控制方法及其FXLMS算法实现,以及受控通道模型参数辨识策略,并给出了详细的控制器设计结构图.针对实验模型对象设计、结构模态特性分析、压电元件优化配置、实验平台开发构建、相关软硬件测控环境、实验过程描述与结果分析验证,给出了研究思路与方法过程分析;进行了结构振动响应多通道主动控制实验并取得了良好的控制效果.结果表明,该控制器结构设计与自适应算法有效,为航天柔性结构振动响应分布式多通道控制提供了方法探索思路.     

振动台功率谱复现算法

传统的振动控制技术将初始辨识的系统频率响应函数贯穿使用于振动控制的过程中;针对液压振动台系统的时变特性,提出使用基于最小均方误差(least mean square,简称LMS)的自适应算法在线辨识系统的频响函数.平滑周期图功率谱估计法相对现代谱估计法分辨率较低,提出自回归(auto-regressive,简称AR)模型法对振动系统响应信号进行功率谱估计,利用尤利-沃克(Yule-Walker)方程求解AR模型参数,并给出AR模型阶次确定的方法.利用自行开发的基于DSP和ARM多处理器信号处理系统对功率谱复现进行软硬件仿真.结果表明,此方法对振动台功率谱进行复现,复现精度优于传统功率谱复现算法.     

道路模拟振动台的控制策略及关键技术

道路模拟振动台是进行汽车及其零部件室内道路模拟试验的关键基础设备之一。本文介绍了道路模拟振动台的基本组成,探讨了道路模拟试验的控制策略。在现代控制理论以及统计原理的基础上,详细介绍了可进行有效道路模拟试验的伺服激振系统的控制方法以及响应谱的复现方法,为道路模拟振动台的自行研制奠定了基础。     

基于神经网络的主动隔振控制技术

针对主动隔振系统存在的非线性,提出一种基于BP网络控制器的主动控制方法.由于系统次通道使得网络权值无法直接利用振动误差信号调整,提出一种改进的同时扰动自适应算法,并证明该算法在数学期望上是一种随机梯度法.试验研究结果表明与传统的自适应前馈控制方法相比,所提出的方法对于存在非线性的周期性振动的隔振效果更明显.