次级通道在线辨识的齿轮啮合振动主动控制

针对齿轮传动系统中由于啮合误差产生的周期性振动和噪声,构建在从动齿轮轴上附加压电作动器的齿轮主动结构,提出一种次级通道在线辨识的反馈FxLMS算法进行主动控制。应用C-MEX S函数在Simulink中编写了FxLMS算法模块和次级通道进行在线建模的自适应LMS算法模块,仿真算例验证了自建模块的正确性和算法的有效性。将控制算法代码下载到dSPACE中作为控制器,与内置压电作动器的齿轮主动结构组成硬件在环系统进行实验验证。结果表明,在不同啮合频率下,经过主动控制后的齿轮传动系统振动有了不同程度的减弱,在啮合频率基频处有6.9dB的衰减。     

齿轮啮合振动的主动控制方法与实验研究

为了有效抑制齿轮传动系统由于啮合误差引起的周期振动噪声,提出一种基于压电堆作动器并结合自适应算法的齿轮传动振动主动控制方案。首先根据控制齿轮轴横向振动的思想构建齿轮箱主动结构,应用C-MEX S函数编写FxLMS自适应控制算法模块;基于级联自适应陷波器的技术提取齿轮啮合振动信号进而合成参考信号;利用自适应NLMS滤波器对包含压电堆作动器的次级通道进行离线辨识实验,在得到次级通道传递函数的同时有效避免了次级通道辨识和控制器之间的相互干扰。最后将算法代码下载到dSPACE中作为控制器,与内置压电堆作动器的齿轮箱组成硬件在环系统进行实验验证。结果表明:由FxLMS算法控制的压电堆作动器对齿轮的啮合振动控制效果明显,在不同转速、不同负载情况下啮合振动有15~26dB的衰减。     

一种应用Fx LMS算法的双层隔振试验装置

振动主动控制中次级通道的存在会对控制效果造成影响,为了减小影响,采用Fx LMS(Filter-x Least Mean Square)自适应滤波算法,通过调整步长更新滤波器参数进行自适应控制。平台使用Compact-RIO控制器并采用Lab VIEW对其进行编程,通过设置参数对不同系统进行主动控制。控制分为三部分:参数设置、次级通道辨识、误差信号的控制。在自适应算法的理论和仿真分析基础上,进一步在c RIO实时控制平台上进行实验研究,对双层隔振平台采用自适应算法实现主动控制,取得理想的控制效果。     

FxRLS算法在齿轮箱振动主动控制中的应用

为快速且有效控制齿轮传动系统振动,提出一种以Fx RLS算法为控制策略的主动控制方法。以二级齿轮箱的振动为控制目标,构建以一组压电作动器为执行机构的主动控制结构,在Simulink中基于Fx RLS算法设计多输入、多输出的主动控制系统,将在ADAMS中建立的齿轮箱虚拟样机模型作为机械模块与主动控制系统连接以进行联合仿真,仿真结果表明所提主动控制方法在多个频率处都对二级齿轮箱的振动有超过5 d B的衰减,证明了所提控制方法的有效性,相比Fx LMS控制系统,Fx RLS控制系统具有更快的收敛速度,且能取得更好的控制效果。     

主动控制中作动器非线性谐频的控制

采用主动隔振系统,能有效地控制低频线谱振动。在常规的作动器中,虽然可以有效地降低基频的振动;但二次谐波处产生的附加能量会影响隔振效果。通过理论分析与试验,研究了振动主动控制系统中电磁作动器的非线性现象,分析了进行低频线谱振动控制时电磁作动器在二次谐频处产生额外能量的原因,提出用谐波发生器自适应补偿作动器非线性现象的方法,结合前馈Fx LMS算法进行主动控制的试验表明,系统可得到较理想的控制效果。     

一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法

针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统中。首先,使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型;其次,采用FIR滤波器重构初级通道的输出,从而获得作动器的输出信号,基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习,可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响;最后搭建仿真模型以及实验平台,仿真结果表明,该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题;实验结果表明,该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果,能够有效地实现振动主动控制。     

基座刚度对主被动隔振系统控制效果的影响分析

为了研究基于弹性基座的主被动隔振系统的隔振性能,将弹性基座简化为一个大刚度弹簧连接的质量单元,建立主被动隔振系统的三自由度模型和运动方程,推导主通道传递函数和次级通道传递函数的频域表达式。结合Fx LMS自适应控制算法,在Matlab/Simulink中建立该隔振系统模型,对上层机械设备施加含白噪声的多频正弦激励力,进行主动隔振研究。分析基座刚度对主通道、次级通道传递函数的幅频特性,振动线谱控制效果以及主动控制力的影响。结果发现较大的基座刚度有利于提高振动线谱控制效果,也有利于降低主动控制力需求。     

基于次级通道前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法

研究了通过次级通道阻尼补偿提高滤波x-最小均方(Least Mean Square; LMS)算法性能的实现方法,提出了一种自适应前馈等效阻尼补偿方案;将前馈补偿器与自适应前馈控制器设计相结合,设计了基于前馈等效阻尼补偿的改进滤波x-LMS算法,改进算法保持了滤波x-LMS算法结构简单、鲁棒性强等优点。以柔性悬臂梁前两阶模态振动为控制目标,分别采用两种算法进行了主动减振仿真实验,结果表明本文提出的改进滤波x-LMS算法具有更快的收敛速度。     

含橡胶轴承轴系振动传递主动控制研究

研究基于惯性式作动器的轴系振动主动控制方法,用于抑制轴系振动向弹性基础传递。首先通过简化的轴系模型,分析了随转速变化的橡胶轴承支承特性导致轴系振动特性显著改变的原因,然后提出控制通道模型在线辨识与周期振动抑制方法。使用LMS辨识算法和子空间滤波方法获取轴系运行状态下的控制通道的脉冲响应,滤除其中由转速调制的周期干扰信号,并使用内嵌饱和抑制与干扰重构的Filtered-x LMS算法构建由转速调制的周期干扰的抑制方法。仿真和试验结果表明,经过滤波的脉冲响应的在线辨识模型更加有效,而且控制方法能够抑制转速调制的周期干扰,减小弹性基础振动。     

多频未知时变扰动下的结构微振动鲁棒自适应控制

本文针对多频窄带未知和时变扰动,基于内模原理和Y-K参数化方法,提出一种反馈鲁棒自适应振动的主动控制算法。该算法通过设计PID中央鲁棒控制器,有效解决了次级通道模型未知情况下的鲁棒控制器参数设计问题。同时提出一种变步长最小均方（Variable Step Size Least Mean Square,VSSLMS）方法,可以在保证稳态误差的基础上大幅提升收敛速度,并通过系统辨识实验验证了所提VSSLMS方法相较于其他VSSLMS算法在收敛性能上的优越性。通过结构微振动主动控制实时实验,对比验证了单独采用滤波x最小均方（Least Mean Square,LMS）自适应控制算法、基于LMS算法的鲁棒自适应控制算法和基于VSSLMS算法的鲁棒自适应控制算法的抑振效果。实验结果表明,本文基于VSSLMS算法的鲁棒自适应控制算法在面向双频正弦窄带扰动以及其频谱、幅值突变情况时,都具有较好的收敛性和鲁棒性。     

Study and verification of an online secondary path identification algorithm for adaptive filtering based control of structural vibration

针对基于自适应滤波的振动控制算法的误差通道辨识问题,提出一种在实施该控制算法中进行误差通道模型实时在线辨识的方法.其基本思想是在振动主动控制器输出端引入一个白噪声信号,采用有限脉冲响应滤波器作为误差通道模型进行实时在线辨识,利用性能判别器实时控制辨识环节的停止与否,同时振动主动控制采用滤波-X算法.给出了具有在线辨识功能的控制器结构与算法过程,并结合实验模型结构和测控平台进行了实验分析与验证.基于MATLAB进行相关算法仿真,分析引入白噪声信号对辨识模型误差的影响,提出了一种辨识模型误差判定准则,并分析对振动控制系统性能的影响;基于实验平台进行了压电机敏柔性结构振动主动控制的验证.实验结果表明,控制通道模型实时在线辨识策略是成功的,由此验证了所设计的控制器及其控制算法的可行性和有效性.     

一种用于自适应有源噪声控制的在线次级通道建模方法

针对前馈式自适应有源降噪系统次级通道在线建模问题,首先分析比较已有的在线次级通道建模方法,给出了各自的优缺点。在此基础上提出了一种基于Fx LMS算法的在线次级通道建模方法,该方法使次级通道建模步长随干扰信号和建模白噪声信号功率自适应更新,降低了初级噪声对建模的不利影响,并利用误差信号相关值和初级噪声能量来更新控制滤波器步长,有效降低了突发随机噪声对系统稳定性的影响。计算机仿真结果表明,该方法显著提高了次级通道模型的精度和系统收敛速度,取得更好的降噪效果。     

变步长自适应结构振动主动控制算法

提出基于次级通道在线辨识的变步长振动主动控制算法,给出主动控制环节收敛步长、次级通路建模环节收敛步长的调整策略及新的附加噪声功率控制策略。此调整策略完全由初级振动、残余振动及附加随机噪声信号功率决定,无需额外引入经验参数,可简化系统算法复杂度,提高算法收敛性能,实现对附加随机噪声功率的调节,在保证系统稳定情况尽量消除其对残余噪声影响。仿真结果表明,与已有算法相比,该算法在收敛性能、振动控制效果两方面更具优势。基于NI CRIO实时控制器进行简支梁振动主动控制试验表明,该控制系统对简支梁振动响应有较好的抑制作用,对初级振动频率具有较好的跟踪性能。即基于次级通道在线辨识的主动控制方法行之有效。     

次级通路估计误差偏移下的滤波-x最小均方算法收敛性能

实现自适应有源噪声控制算法时,次级通路辨识是其关键环节。由于环境干扰等因素的存在,实际的次级通路特性不是恒定的,而是在一定范围内随机变化。次级通路传递函数建模结果与实际通路之间会存在随机偏移误差,将影响自适应有源控制算法的收敛性能,严重的可能导致系统不稳定,因此研究此种情况下的系统收敛性能十分必要。以单频噪声为例,通过建立滤波-x最小均方算法(Fx LMS)的等效传递函数,用线性时不变(LTI)系统的稳定性判据求解算法稳定条件,求得次级通路误差存在时收敛系数的取值范围,然后通过系统极点来分析此时算法收敛特性,并研究收敛系数取值对次级通路误差的承受能力。最后,通过实验证明了分析的有效性。     

柴油机双层隔振非线性系统主动隔振研究

针对柴油机双层隔振系统,考虑误差通道严重非线性影响动力系统建模、振动分析以及主动控制策略设计、隔振效果,在预补偿模型参考自适应逆控制的线性化算法基础上,集成自适应陷波算法,形成自适应复合控制策略。在柴油机双层隔振系统主动隔振试验中,基于Hammerstein型非线性系统解耦及基频广义频响函数分析,建立线性化参考模型及提取误差通道相频特性曲线,分析提出的自适应复合控制策略,结果表明:接近目标非线性系统的线性参考模型,能够获得好的线性化效果和提供精确的误差通道相频特性曲线,并与相频曲线FIR模型拟合一起,决定着自适应复合控制策略的隔振效果;而与系统能量建模结果对比表明,只有通过消除系统非线性来抑制其对谐频振动影响,才能获得最优的系统振动能量级隔振效果。     

环境噪声主动控制算法的研究与实现

噪声主动控制技术是环境降噪的新技术,主动控制算法是其核心的问题之一。在研究滤波-X LMS主动控制算法基础上,提出了基于ⅡR滤波器的滤波-U LMS主动控制算法。对存在声反馈时的噪声主动控制中,可以提高系统的稳定性。设计了自适应主动噪声控制系统,对滤波-X LMS与滤波-U LMS主动控制算法进行了仿真和实验,结果表明,两种算法均能有效地应用于噪声主动自适应控制中,滤波-U LMS具有更好的宽频降噪效果。     

磁悬浮隔振器分块归一化LMS算法控制研究

针对自行研制的磁悬浮隔振器,设计了基于分块归一化LMS（Block Normalized Least Mean Square）算法的控制律。该算法不需要对次级通道进行建模,且结构简单,易于实现。把该算法应用于带有非线性特性的磁悬浮隔振实验平台,并对其进行振动主动控制实验。实验结果表明：该控制算法收敛速度较快,取得了良好的隔振效果。     

基于Stewart平台微振动主动控制分析与实验

以压电棒为主动元件构建立方体Stewart隔振平台,采用基于DSP的数字控制系统和Fx-LMS自适应算法进行振动控制。对输入输出通道辨识方法和主动控制模块进行测试,并给出隔振平台隔振效果验证。实验结果表明,对于10 Hz~100 Hz范围内的单频干扰,可实现24 d B以上抑制效果,对于双频干扰,也具有良好的控制效果。     

一种改进自适应陷波器在齿轮箱振动信号频率估计中的应用

针对多级齿轮系统振动主动控制所需参考信号的获取问题,设计一种基于变步长无偏平滑梯度算法的二阶IIR自适应陷波器。以实时振动信号为输入信号,通过调整陷波频率实现对齿轮啮合频率的在线估计,并采用自适应改变陷波器迭代步长的方法提高估计速度和精度,仿真验证了该陷波器相比传统自适应陷波器具有更快的估计速度和更小的稳态误差,与FFT和比值校正FFT两种方法比较,所提陷波器对频率变化具有更好的追踪性能;将两个陷波器串联构成级联陷波器组,通过二级齿轮箱的振动加速度信号对两个啮合基频分别进行在线的实时估计。实验结果显示级联陷波器组能快速且准确地估计对应啮合频率,且能实时追踪由于驱动和负载变动导致的啮合频率变化,证明所提方法在实际应用中的有效性。     

多通道主动隔振中的通道窜扰抑制算法

多通道主动隔振是采用多个作动器协调控制的方法抑制系统的全局振动。作动器对振动进行控制同时,也对其它作动器产生干扰,通道窜扰是多通道主动控制的一大难题。将去耦合滤波器应用到抑制多通道主动控制的通道窜扰中。用去耦合滤波器滤掉控制误差信号中的通道窜扰信号,所得信号代替控制误差作为滤波-x LMS算法新的参考信号。通过仿真表明,采用耦合滤波器对多通道主动控制结果有重要影响,去耦合滤波器在通道窜扰为正反馈时依旧保证算法收敛,防止控制效果恶化。