基于泊松过程的超高斯随机振动试验控制技术研究

针对工程化的超高斯随机振动试验控制技术实现尚存在问题,在对其控制原理研究的基础上,提出基于泊松过程的超高斯随机振动控制策略。利用参考谱设计出符合控制要求的滤波器,通过泊松过程产生泊松点,使泊松点的信号取值服从正态分布,利用该信号与滤波器之间的卷积运算产生用于系统控制的驱动信号,从而实现对超高斯随机振动试验控制系统的功率谱和峭度同时控制,且二者相互独立。仿真与实验结果表明,基于泊松过程的超高斯随机振动试验控制算法,其控制输出响应谱与参考谱的误差满足振动试验工程上±3dB要求,控制峭度也达到很高的精度,完全满足工程要求。     

一种多输入多输出非高斯随机振动试验方法

针对传统的多输入多输出高斯随机振动试验难以应用于非高斯问题,提出了一种基于频域逆系统方法的多输入多输出非高斯随机振动试验控制方法。该方法首先通过给定的参考谱和参考峭度生成参考信号,其次根据频域中的输入输出关系生成满足要求的驱动信号。采用相位调节法生成非高斯信号,由于相位调节法不改变原信号的功率谱,因此可实现功率谱与峭度的独立均衡控制;将矩阵幂次算法用于功率谱均衡,并提出了一种类似矩阵幂次算法的峭度均衡算法。最后,对一个三轴振动台台面振动环境进行了控制试验,结果表明,台面加速度响应的功率谱密度被稳定地控制在±3 dB容差限内,响应峭度也被稳定地控制在参考值附近,从而验证了所提方法的有效性与可行性。     

基于驱动谱修正迭代控制算法的三轴振动控制研究

对三轴振动试验系统进行分析,研究了多输入多输出功率谱复现控制算法。利用HV频响函数估计法对系统进行辨识。针对系统频响矩阵为长方阵并出现奇异点的情况,采用奇异值截断法保证算法的稳定性,并运用迭代控制算法修正驱动谱提高振动控制的精度。通过三轴向振动台与集成该算法的多输入多输出振动控制器进行三轴向振动试验。实验结果表明:基于HV频响函数估计法修正迭代控制算法进行振动试验对功率谱的复现具有较好的精度和工程实用性。     

随机振动功率谱再现自适应控制算法研究

为提高电液随机振动实验的控制精度,提出了一种基于Kalman滤波器的随机振动功率谱再现实时自适应控制方法。基于参考谱的信息设计FIR滤波器,通过对白噪声信号的滤波生成时域驱动信号。采用Kalman自适应滤波器实时跟踪振动实验系统的阻抗特性,并基于自适应逆控制方法对系统的输入信号进行滤波修正,使得系统的响应信号能够高精度再现时域驱动信号,进而实现参考谱的高精度再现。功率谱再现实验验证了算法的有效性。     

冲击响应谱控制系统的开发

冲击响应谱试验规范已在航天产品的研制中被普遍采用，针对冲击响应谱试验规范的特点，研制开发了一套基于PC机下的冲击响应谱控制系统，包括系统的功能分析、组成、核心算法的研究、软件实现及试验结果等。解决了磊击响应谱控制系统研制中的两个关键问题，即根据规范生成时域驱动信号及依据响应实现谱控制，并通过自闭环和使用电动振动台联机试验两种方式验证了系统的有效性。     

多输入多输出随机振动试验雅克比控制算法

研究了多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)随机振动试验闭环控制系统中不同元素超标现象,通过分析多输入多输出线性时不变振动系统输入与输出的频域关系,将多路信号的功率谱矩阵分解为自功率谱、相干系数和相位差等元素,推导出能表示输入输出元素微分关系的雅克比控制矩阵,提出了一种全新的MIMO随机振动试验雅克比控制算法。该算法对功率谱矩阵中元素超标现象进行有针对性地控制,其控制收敛速度快、精度高。在多轴振动台上进行两输入两输出振动控制实验,分别设定参考谱的各元素,设置容差带,然后进行频响函数估计,利用新算法对X轴和Y轴的振动进行控制,结果表明利用雅克比控制算法可将自谱、相干系数与相位等均控制在工程标准范围内,控制效果良好。     

超高斯随机振动试验系统及其并行测控技术

针对传统随机振动试验技术不能够精确模拟实际超高斯随机振动环境的问题,设计一种超高斯随机振动试验系统,并给出其并行测控技术。首先构建超高斯随机振动试验的硬件系统;然后对振动加速度信号的峭度与功率谱密度两项指标采用并行修正的控制方法,其中峭度采用均衡算法,功率谱密度采用自适应逆控制的迭代算法;最后利用泊松过程将修正后的峭度与功率谱密度信号合成超高斯驱动信号,以驱动振动试验台。实际振动试验测试表明:驱动信号具有典型的超高斯特性,响应功率谱密度符合±3 dB的允差要求,响应峭度控制在±7%的误差范围,达到更符合实际振动环境的试验要求。     

一种多点随机振动试验控制的新方法研究

为适应多振动台试验控制的需求，提出了一种新的多点随机振动实验控制方法。该方法通过构造一组有限冲击响应(FIR)滤波器对独立的白噪声序列进行线性滤波耦合而直接生成驱动信号，在闭环控制中实时修正驱动信号，使得最终响应谱满足参考谱要求。由于抛弃了传统的驱动信号时域随机化过程，这使得该方法具有较强的稳定性和适应性，而且控制回路时间缩短，提高了控制系统的实时性。文中提供了一模拟算例，显示了该方法的有效性。     

海洋平台结构振动的AMD主动控制试验研究

结合我国渤海JZ20—2MUQ平台的实际背景，设计制作了导管架式海洋平台结构1：10比例模型。利用传递函数法进行了平台结构模型的系统识别，并与有限元模型进行了比较。采用主动质量驱动控制系统(AMD)，利用容易实现的平台结构加速度输出反馈，设计并实现了平台结构的LQG控制算法。采用自行设计制作的AMD控制系统，进行了平台结构模型振动控制的地震模拟振动台试验，证实了AMD控制系统对平台结构良好的振动控制效果。本文的研究和结果为新建和现役平台结构的AMD振动控制应用奠定了基础。     

多输入多输出正弦振动试验控制系统算法研究及实现

根据多输入多输出系统的解耦补偿思想,设计了多输入多输出正弦振动试验控制系统的控制方案.应用乘法输出不确定性描述了系统模型误差,对控制算法的收敛性进行了理论分析并对其进行了仿真,检验了算法的可行性.以微型计算机为核心,基于VXI总线仪器,构建了试验控制系统.编写了测量与控制软件,实现了驱动信号发生、响应信号的采集和处理.在一悬臂梁上进行了两点正弦振动试验控制,结果表明,算法可以使控制点的响应信号快速、稳定地收敛于参考信号,验证了设计的多输人多输出正弦振动试验控制系统的有效性.     

Control Method for Multiple‐Input Multiple‐Output Non‐Gaussian Random Vibration Test

A control method for multi‐input multi‐output non‐Gaussian random vibration test based on an improved zero‐memory nonlinear transformation and an inverse system method is proposed. Compared with the classic zero‐memory nonlinear transformation method, the improved one can overcome the defect of the dynamic range loss. The inverse system method is put forward in order to control the kurtoses and the spectra for multi‐input multi‐output non‐Gaussian random vibration test simultaneously. The main idea of inverse system method is to generate the Gaussian reference response signals first from the reference spectra, and the improved zero‐memory nonlinear transformation method is utilized to obtain the non‐Gaussian reference response signals with the reference kurtoses, then the continuous and stationary coupled driving signals can be derived from the relationship between the inputs and outputs of the test system. Thus, the difficulty in generation of driving signals in multi‐input multi‐output non‐Gaussian random vibration test can be overcome. The matrix power control algorithm is introduced for the spectrum control, and a kurtosis control algorithm is set up similarly. A simulation example and an experimental test are provided in the paper, and the results illustrate the effectiveness and feasibility of the proposed control method. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

MIMO线性系统输入输出信号统计特征的双谱评定方法

基于高阶统计量具备处理随机信号的特性,提出了一种利用三阶谱(双谱)评定MIMO线性系统时域输入输出信号统计特征的新方法。通过建立线性系统双谱数学模型,根据系统响应、所测得的频响函数以及离散信号的双谱数值估计算法,经逆运算获得系统的双谱驱动信号,随后利用高阶谱对高斯随机信号的盲性判定其输入信号的高斯性。将上述方法与采用传统相位随机化法(对功率谱添加随机相位)所获得的驱动信号分别应用于一悬臂梁模拟控制系统中,通过对输入信号的分析及控制结果的比较,发现基于双谱所生成的时域随机驱动信号呈现出较强的非高斯性且收敛速度更快。对于输出信号统计特征的评定,提出从输入信号与系统频带接近的程度入手,再次利用高阶统计量对高斯随机信号的盲性进行定性判定,对于无法判别满足何种非高斯统计分布特征的,不管是对于输入信号还是输出信号,一律采用绘制信号的概率分布特征曲线进行定量评定。     

多输入多输出混合振动试验中正弦与随机信号分离方法

研究了多输入多输出正弦加随机混合振动试验的控制方法,指出混合信号中正弦信号和随机信号的精确分离是提高控制精度的关键因素。提出了具有滤波特性的不相关积分法在时域中识别正弦信号,避免了频域识别的泄露误差问题,详细地推导了将给定频率的正弦信号从混合信号中分离出来的公式;数值计算显示该方法的识别精度达到0.44%。以一悬臂梁作为研究对象建立两输入两输出振动试验系统模型,使用比例均方根控制算法和正弦幅值修正法分别对随机振动和正弦振动进行修正,将随机信号控制在参考谱的±3dB以内,将正弦信号的幅值控制在参考值的±10%以内,满足振动试验要求。     

MIMO随机振动试验频响估计中激励和响应的同步方法

频响函数估计是多输入多输出随机振动试验控制算法中的必要环节。在振动环境试验中,通常不采集振动台的实际激励信号,而用实测的响应信号和计算机内存中的激励信号来进行系统频响函数估计。由于计算机内存中的激励信号与实际振动台上的激励信号之间在相位上存在着差异,从而导致实测的响应信号和计算机内存中的激励信号不同步。这给系统频响函数的估计带来了较大困难。为此,根据线性系统中激励和响应之间的关系,结合随机减量法,提出了一种二次相关法用于系统频响函数的估计。用该方法进行频响函数估计只需要采集响应信号。在三轴振动台上进行了对比试验,结果验证了本文所提出的二次相关法的正确性。     

基于联合振动试验系统的正弦加随机振动研究

提出联合振动试验系统,将液压振动台与电动台有效结合,并实现较大量级的正弦加随机振动。用液压台施加低频正弦激励,用电动台施加宽频随机激励,将正弦信号与随机信号有效分离,并分别用功率谱及频谱控制。设置弹性、阻尼单元,用以模拟台面至工件的传递特性,通过调整弹簧刚度及阻尼大小,使台面至工件及电动台的传递特性一致,以保护电动台。利用有限元软件Nastran仿真控制效果,将刚度、阻尼合理匹配后,电动台能较好跟踪工件运动。通过功率谱均衡方法有效控制随机振动试验,并在电动台输出端获得与目标谱较一致的功率谱。工件呈现出要求的正弦加随机振动,从而证明该系统的有效性。     

基于灰色动态模型的结构随机振动建模与预测

稳定性问题是关系高功率固体激光装置运行效率、可靠性和打靶精度的一项关键问题.由于激励源的多样性及结构的复杂性,只能得到结构的响应信号.通过对实测结构响应信号运用Matlab语言进行时域分析,建立了结构振动灰色系统模型,证明该模型能够对结构在随机激励下的振动趋势进行预测,并且可以为光束漂移控制机构提供预测信号.     

人工模拟爆破震动信号及其频谱特性检验

对人工模拟爆破震动信号的合成进行了研究 ,并采用了功率谱和反应谱分析方法对合成信号的模拟程度进行相关性检验。在合成模拟信号时 ,首先采用某一已知爆破振动加速度信号的反应谱来初步计算出将要模拟的爆破震动信号的功率谱并将其作为目标谱 ,然后在所需研究的谱率范围内产生一定数量的均匀分布随机数来作为模拟爆破震动信号的频率。在假设爆破震动信号由不同频率的谐波函数组成的基础上 ,通过将不同频率的谐波函数叠加来初步合成模拟爆破震动波 ,同时用振幅窗函数对它进行振幅校正 ,然后对合成信号与原信号进行功率谱值与反应谱值的相关性检验。编程计算证明 ,由本文提出的合成信号方法及检验方式来模拟爆破震动信号是可行的。     

正位置反馈的多模态振动主动控制实验

采用压电元件作为传感器和驱动器,基于正位置反馈技术对一个钢制挂架结构进行主动振动控制.介绍了正位置反馈控制的基本原理,阐述了其优化算法,并介绍了控制系统构成,最后对钢制挂架在扫频和窄带随机信号激励下的振动进行了主动控制实验,实验结果验证了本文所述方法可以有效地抑制挂架的多模态振动.