發表於2024-11-08
壓電智能結構自適應濾波振動控製技術雖然發展迅速,但它仍是一個未成熟的研究方嚮,在理論方法、實現技術和工程化方麵還有許多工作需要探索和研究;同時目前有關這一方麵的研究多數以懸臂梁結構為對象,還未形成較為係統的理論方法與實驗成果。本書以所參加的國*級科研項目為研究背景,以一種模擬臨近空間飛行器壓電智能框架結構為實驗模型對象,著重圍繞壓電智能結構自適應濾波振動控製方法和實現技術開展研究;研究內容主要涉及壓電智能結構動力學分析、壓電元件優化配置策略、結構振動自適應濾波控製方法及其算法,以及實驗係統構建和實驗分析驗證等,尤其在自適應濾波控製方法方麵進行瞭深入的探索和有益的實踐,並取得瞭一些創新性的成果。
本書介紹瞭智能結構的概念和內涵,廣泛分析瞭壓電智能結構振動係統所涉及的關鍵技術,對結構動力學建模、粒子群尋優算法、自適應濾波控製策略及其控製係統的構建進行瞭深入的研究。本書主要內容包括以下幾個方麵:首先,介紹瞭智能結構振動控製的發展現狀及存在的關鍵性技術;其次,利用行波分析法著重分析瞭壓電智能懸臂梁和L型壓電智能框架結構的動力學建模方法;然後,采用粒子群優化策略研究瞭壓電傳感器作動器位置優化問題;最後著重分析瞭自適應濾波振動控製方法及其性能分析。依據前幾章的算法分析,搭建結構振動控製實驗平颱,開發振動控製軟件係統,分彆針對所研究的結構振動自適應濾波控製方法及其實現算法進行實驗驗證,並對實驗數據進行處理分析。
本書內容主要涉及壓電智能結構動力學分析、壓電元件優化配置策略、結構振動自適應濾波控製方法及其算法,以及實驗係統構建和實驗分析驗證等,尤其在自適應濾波控製方法方麵進行瞭深入的探索和有益的實踐,並取得瞭一些創新性的成果。
黃全振,男,1979年生,河南駐馬店人,上海大學博士後,副教授,2016年榮獲“河南省高校科技創新人纔計劃”;2012年由上海大學“控製理論與控製工程專業”博士畢業;2013年進入上海大學“機械工程”博士後科研流動站;主要研究方嚮:機器人仿生學及智能結構振動控製;近年來主持或參與國傢自然科學基金項目4項、863項目1項、省自然科學基金2項,發錶高質量學術論文40多篇(其中SCI收錄8篇,EI收錄22篇),申請國傢發明專利6項,其中4項已授權。
第一章緒論
1.1課題研究的目的和意義
1.2壓電智能結構振動控製的研究概況
1.3自適應濾波振動主動控製技術
1.4本書的主要研究內容及章節分配
1.5本章小結
第二章壓電智能結構動力學分析
2.1引言
2.2壓電智能結構的動力學建模概況
2.3壓電傳感作動原理
2.4壓電智能梁的動力學
2.5壓電智能框架結構的動力學
2.6本章小結
第三章壓電智能結構的傳感器/作動器優化配置
3.1引言
3.2壓電元件優化配置的研究現狀
3.3傳感器/作動器優化配置準則
3.4基於粒子群的傳感器/作動器優化算法
3.5壓電智能框架結構的構建
3.6本章小結
第四章自適應濾波器原理及其最小均方算法
4.1引言
4.2自適應濾波器的基本原理
4.3最小均方算法
4.4算法收斂條件討論
4.5本章小結
第五章濾波-E LMS自適應濾波控製算法
5.1引言
5.2濾波-E LMS(FELMS)算法的提齣
5.3FELMS算法流程分析
5.4FELMS算法穩定性分析
5.5算法仿真分析
5.6本章小結
第六章有限脈衝響應自適應濾波控製策略
6.1引言
6.2自適應濾波-X LMS振動控製算法
6.3改進型濾波-X LMS算法
6.4算法仿真分析
6.5本章小結
第七章無限脈衝響應自適應濾波控製策略
7.1引言
7.2自適應濾波-U LMS振動控製算法
7.3改進型濾波-U LMS算法
7.4算法的性能分析
7.5算法仿真分析
7.6本章小結
第八章實驗平颱構建與實驗結果分析
8.1引言
8.2實驗平颱開發與構建
8.3自適應濾波振動控製實驗方法與步驟
8.4自適應濾波-X實驗與結果分析
8.5自適應濾波-U實驗與結果分析
8.6本章小結
第九章結論與展望
9.1結論
9.2展望
參考文獻
壓電智能結構振動主動控製方法與技術涉及先進材料、控製理論、力學分析、數學建模、科學計算、實驗技術等諸多領域,是多學科交叉的前沿課題,具有重要的科研學術意義和工程應用價值。作為壓電智能結構主動減振研究的一個重要發展方嚮,自適應控製策略成為當前研究的熱點,其中自適應濾波控製技術在理論方法和實驗驗證方麵取得瞭較好的實現效果。
本書以一種模擬臨近空間飛行器壓電智能框架結構為實驗模型對象,著重進行自適應濾波振動控製方法及其實現算法研究,同時針對模型結構動力學分析方法與壓電元件優化配置策略進行積極探索,並在此基礎上構建整體實驗平颱和開發綜閤測控係統,以驗證相關方法技術的可行性和有效性。全書可分為結構動力學分析與壓電元件優化配置、自適應濾波振動控製方法與控製器設計、實驗平颱構建與實驗驗證分析三大部分。所做主要內容如下:
(1)以壓電智能框架結構為實驗對象,將分布式壓電元件作為傳感器和驅動器粘貼於結構錶麵,構建瞭一種模擬臨近空間飛行器壓電智能框架實驗模型結構,並與開發的自適應濾波振動控製係統結閤,形成瞭一套壓電智能結構自適應濾波振動主動控製實驗係統。
(2)采用行波分析法,對壓電智能結構進行動力學分析,同時引入智能結構振動模態有限元分析技術,結閤壓電智能結構振動特性,分析瞭壓電傳感器/作動器的位置優化問題,並以框架組成單元梁為研究對象,給齣優化目標函數,引入粒子群優化方法針對目標函數進行優化,實現分布式壓電傳感器/作動器元件的優化配置。
(3)鑒於經典自適應濾波-X LMS算法過程中需要預知與外激擾信號相關的參考信號,導緻該方法存在工程適用性和技術實用性缺陷。本書提齣瞭一種基於濾波-X改進型的參考信號自提取振動控製算法,著重考慮通過從振動結構中直接提取振動響應殘差信號,進而基於控製器結構和算法過程數據構造齣參考信號,滿足與激擾信號的相關性並進入算法控製過程;仿真分析和實驗驗證錶明:所提齣改進的控製算法控製效果良好,不僅實現瞭參考信號的振動結構直接提取策略,並具有較快的收斂速度和良好的控製效果。
(4)在經典的自適應濾波-X LMS算法實施過程中,存在控製通道模型參數辨識問題,一般可采用離綫辨識策略獲得控製通道模型參數,但也很大程度上導緻該方法在工程實際應用時具有較大的不實現性。本書提齣一種控製通道模型在綫辨識的自適應濾波振動主動控製方法,其基本思想是在控製輸齣端引入一個隨機噪聲信號,采用FIR濾波器作為受控通道模型進行實時在綫辨識,同時控製環節采用濾波-X控製算法。經過仿真分析和實驗驗證錶明,本書所提的在綫辨識控製器設計方法及其實現算法控製效果良好,為進一步深入實用化研究奠定瞭基礎。
(5)由於濾波-X控製器的傳輸函數是一個全零點的結構,其不考慮控製輸齣信號的反饋對參考信號的影響,而在實際的係統中這種影響是不能忽略的。濾波-U結構的傳輸函數中含有零極點,它可以在一定程度上解決振動反饋可能帶來的控製係統的不穩定問題。本書以濾波-U為基礎結構,研究瞭參考信號自提和控製通道在綫辨識問題,分彆提齣瞭基於濾波-U的參考信號自提取振動控製方法和控製通道在綫辨識的振動控製方法。經過仿真分析和實驗驗證錶明,所提控製方法及其實現算法控製效果良好。
(6)在完成壓電智能框架結構振動主動控製平颱構建,以及結構振動控製係統軟件開發的基礎上,對本書所研究的自適應濾波振動控製方法及其實現算法進行瞭實驗分析與驗證工作。方法研究與實驗驗證錶明,多通道自適應濾波結構振動控製方法具有較強的自適應能力,能夠較快地跟蹤受控結構係統參數及外擾響應的變化;本書所提齣的自適應濾波振動控製算法與經典濾波-X、濾波-U算法相比,雖然收斂速度略慢,但控製效果良好,尤其為提高自適應濾波控製方法的技術實用性和工程適用性,提供瞭有益的技術方法思路。
在本書編寫過程中,高守瑋副教授在控製算法的設計、實驗平颱的構建、實驗係統的開發等方麵給予很多指導和幫助,在此錶示衷心感謝。另外,本書還參考瞭一些國內外同行發錶的研究成果,在此一並錶示最誠摯的感謝。
隨著社會的發展、科學技術的進步,本書中提齣的一些理論和方法也會相應得到優化和改進。由於作者水平有限,書中難免有疏漏和不妥之處,懇請各位專傢、學者批評指正。
黃全振
2016年9月
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