基于神经网络的机翼振动主动控制

根据DARMA模型提出了简单易用的神经网络控制方案,该方法采用线性人工神经网络对系统动态特性进行在线辨识,并利用辨识得到的信息,采用BP神经网络对系统进行控制,将该算法应用于飞机机翼振动主动控制数值仿真。仿真结果表明,该方法能减少算法的计算量,压缩计算时间,便于提高系统采样频率,使得自由振动和调频振动的抑制成为可能。     

基于类神经网络的磁流变主动振动控制研究

以类神经网络为基础进行磁流变主动振动控制,针对隔振系统自然频率与负载干扰记性振动抑制进行了研究,并分别利用回馈与前馈2种控制模式进行主动控制研究,其目的是为了降低系统自然频率共振与负载干扰的振动量。通过数值模拟与试验验证证实了运用类神经网络的主动控制抑制系统自然频率振动进行研究是可行的。     

柔性机构弹性振动的主动控制

应用模态控制理论，对柔性机构弹性振动的主动控制问题的原理与策略进行了研究，给出了相应的最优控制规律并对其稳定性进行了讨论。在此基础上研究了由机构弹性位移和速度的测量值估计对应模态信息的方法，在这个方法中还考虑了控制溢出的影响，另外还讨论了将模态控制力转化成实际控制力的有关问题。最后，对一柔性４杆机构轨迹发生器及一两关节柔性机械手的在线振动和残余振动的主动控制进行了计算机仿真。     

基于神经网络的结构振动主动控制方法

以矩形简支薄板为研究对象,设计了一种基于神经网络的结构振动主动控制系统,通过对薄板表面施加激振力,来控制其振动噪声的辐射特性,采用有辨识器和无辨识器两种反馈控制算法实施频域控制.控制系统中的控制器和辨识器的拓扑结构均采用神经网络,分别称为神经网络控制器(neural network nontroller,简称NNC)和神经网络辨识器(neural network identifier,简称NNI).仿真结果表明,两种控制策略均可实现多频点控制,前者精度高,后者易实现.构建了简支薄板振动主动控制实验系统,针对易实现的无辨识器控制算法进行实验验证.实验控制效果良好,验证了该算法的正确性和可行性.     

超精密车床溜板的模糊神经网络主动振动控制研究

提出了溜板的振动主动控制。作为器采用自行研制的主动空气轴承,实现无摩擦接触。控制方法彩和模糊神经网络控制,模糊控制为主控制器,用以逼近实际的复杂时变系统;神经网络控制补偿耦合效应。实验结果表明,基于主动空气轴承地模糊神经网络振动主动控制可以有铲减小溜板振动。     

机械结构振动主动控制发展综述

对近２０年来机械结构振动主动控制的发展作了全面综述，列举了它的主要应用领域，阐述了设计策略和主要方法，对理论和实际应用问题作了概括，简析了发展趋势。     

一种基于神经网络的振动主动控制方法

分析了表面贴有压电材料ＰＺＴ作为作动器的悬臂梁系统的特性,从控制角度推导出系统的传递函数,在此基础上采用神经网络对系统进行振动主动控制。分别利用线性神经网络和ＢＰ神经网络作为辨识器和控制器,同时将速度信号引入到控制器中以提高系统性能。数值仿真证明了方法的可行性。     

折叠式柔性结构振动主动控制仿真实验系统

为了对复杂柔性结构的振动主动控制进行实验研究，针对折叠式航天柔性结构的特点和运行环境，设计并建立了基于单轴气浮机动台的折叠式柔性结构振动主动控制的仿真实验系统。实验系统不但能够模拟柔性航天结构的运行环境。还能对由于航天飞行器的机动和折叠结构的展开而引起的振动进行模拟，讨论了该实验系统的设计方案，介绍了系统的各个组成部分，初步实验结果表明，系统工作稳定可靠，振动控制效果明显。     

空间柔性结构振动控制用压电主动构件模型与实验研究

利用压电陶瓷的逆压电效应，研制了一种空间柔性结构振动主动控制用的新型压电智能主动构件，该构件具有重量轻、输出位移大、驱动电压低、稳定性高等优点。分析了压电主动构件建模方法中存在的问题，提出了一种修正的机电耦舍导纳模型，通过数值仿真验证了该模型的正确性。结合所研制的主动构件，对主动构件的动静态特性进行了实验研究与分析，揭示了压电主动构件用于空间柔性结构振动主动控制的优良性能。     

汽车发动机振动主动控制试验研究

为实现发动机振动的主动控制,建立了神经网络自适应控制模型.应用XPC目标构建了发动机振动自适应实时主动控制的硬件在环系统并进行了实车试验.分析了系统的控制效果,验证了控制器的跟踪性能.试验表明.应用神经网络自适应主动控制方法可以较好地控制发动机的振动.     

基于神经网络的压电自感知主动控制仿真试验

由于传统的自感知电桥电路难以有效地实现自感知执行器传感与执行之间的信号分离,因此,提出了一种采用神经网络分离出压电自感知执行器传感信号的新方法,用神经网络直接估算结构的振动速度来得到振动控制时控制器的反馈信号.将嵌入在复合材料悬臂梁中的压电陶瓷片作为自感知执行器,采用基于Filter-X LMS算法的自适应滤波控制器对悬臂梁的振动进行主动控制.结果表明神经网络估算得到的振动速度和用传感器直接测得的完全吻合,将神经网络的输出作为控制器的反馈信号可以取得理想的减振效果.     

基于模糊神经融合的超精密机床振动主动控制

提出基于模糊神经融合的自适应模糊分散控制系统,以对超精密机床进行振动主动控制,该控制系统在自适应模糊逻辑的基础上融合了学习过程模糊调整,因而同时具有模糊逻辑和神经网络的优点,实验结果表明,该控制系统能有效地隔离来自基础的低频振动,改善了超精密机床的加工精度和表面粗糙度。     

Self-excited Vibration Control of Planar 3-RRR Flexible Parallel Manipulator Based on Intelligent Controllers

The singularity of the planar 3-RRR flexible parallel manipulator is complicated due to the closed-chain coupling effect. The parallel manipulator is easy to occur self-excited vibration near the inverse Jacobian singular configurations, which seriously affects the accuracy of the mechanism and damages its structure. In order to restore the parallel mechanism to normal operation, active vibration controllers are designed to suppress the self-excited vibration. Firstly, the inverse kinematics model of the mechanism is established, and the singularity judgement conditions of the parallel mechanism are obtained based on the velocity Jacobian matrix. On the basis of analyzing the mechanism of self-excited vibration, the vibration acceleration signal is filtered and phase shifted. Combining acceleration feedback and position error compensation, a fuzzy neural network nonlinear controller and BP neural network active disturbance rejection controller are designed. Finally, the effectiveness of the two intelligent controllers is verified by conducting active vibration control experiments. The experimental results show that the two control algorithms can quickly and effectively suppress the self-excited vibration while ensuring the positioning accuracy of the parallel manipulator.     

基于压电作动器的舰载机柜主动减振试验研究

安装有精密电子设备的舰载机柜具有很高的减振要求,尝试采用主动控制方法实现舰载机柜的多频振动控制。首先,基于叠堆压电作动器,建立了一套模型机柜主动减振试验系统;其次,进一步考虑舰载机柜的减振需求,采用多频并联结构自适应控制策略,进行了三频单入单出和四入四出的振动主动控制试验,并研究了控制系统对外扰激励和控制通道变化的自适应能力。试验结果表明：控制系统能够有效抑制被控点的低频线谱振动,单入单出情况下目标位置振动水平降低85%,四入四出状态下各被控点的振动控制效果均达到60%;叠堆压电作动器响应具有频带宽和响应速度快的特性,使系统对外扰激励及控制通道的变化具有较强的跟踪控制能力,具有一定的多频控制能力和较强的自适应性。     

基于压电元件的振动主动控制

对配置压电元件作为传感器、驱动器,基于自适应滤波技术的柔性结构主动振动控制进行了实验研究。介绍了压电传感器、驱动器原理及其检测、驱动电路,阐述了自适应控制的基本原理,导出了控制算法,并介绍了控制系统构成,实验结果验证了本文所述方法的有效性。     

Experimental Investigation on Vibration Control of Rotor-bearing System with Active Magnetic Exciter

Vibration control is an efficient way to minimize a rotating machine’s vibration level so that its vibration fault-free can be realized.While,several factors,such as unbalance,misalignment and instability,contribute to the serious vibration of rotating machines.It is necessary that one apparatus can depress vibration caused by two or more reasons.The fault self-recovery(FSR) mechanism is introduced and investigated.Strategies of vibration control are investigated theoretically using numerical method firstly.Active magneticelectric exciter(AME) are selected as the actuator of a FSR device because it can provide suitable force by varying the control current in the exciters depending upon a proportional and derivative control law.By numerical study,it is indicate that only a small control force is needed to improve stability margins of the compressor and prevent subsynchronous vibration fault efficiently.About synchronous vibration,three control strategies,searching in whole circle,fast optimizing control(FOC),and none mistaking control,are investigated to show which of the control strategy can realize the fault self-recovery in the shortest time.Experimental study is conducted on a test rig with variable rotating speed.Results of the test indicate that the non-mistake control strategy can minimize synchronous vibration in less than three seconds.The proposed research can provide a new insight for subsynchronous and synchronous vibration restraining about centrifugal compressor.     

基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

针对目前主动控制方法主要集中于减振降噪方面的研究,无法满足工程中频率特性改变的需求等问题,结合神经网络的多目标并行处理能力,提出基于神经网络的多目标振动优化控制方法。首先,基于神经网络算法,构造频域主动控制架构,相较于时域方法,该架构一个控制循环只需一次傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT),无傅里叶逆变换(Inverse fast Fourier transform,IFFT),因此,控制时效性得到有效保证。其次,基于全局频域误差与特征频点误差,构造混合型误差评判准则,提升算法的自适应性,可靠性与抗干扰能力。再次,基于多自由度系统方程,研究了多目标控制中的可控性问题,保证控制的可行性。最后,通过大型薄壳结构的八点多目标振动优化控制,有效验证了方法的有效性与可行性。     

基于DSP的压电智能柔性板主动振动控制实验研究

研究了一种基于压电的智能柔性板主动振动控制问题,采用有限元法与能最准则相结合的方法,实现了传感器和致动器的优化布置,在此基础上搭建实验装置,并通过激光测振仪提取模态参数。以数字信号处理器DSP设计PID控制器,并进行柔性板的主动振动控制实验研究,实验结果验证了方案的有效性。