基于前馈与混合自适应算法的振动主动控制方法研究

【摘要】振动主动控制涉及到结构动力学、声学、材料科学技术、电子信息与技术、控制科学与工程等诸多学科,是目前振动工程领域最重要的研究方向。作为振动主动控制研究的核心内容,当前振动主动控制方法及其算法的研究如火如荼,近乎包含了所有现存的控制理论方法与控制技术。但总体而言,多数的控制方法和技术多多少少都存在适用性和实践性的问题,目前学术界还没有提出一种能够适用于多数振动主动控制系统控制器设计的范式方法与技术,相关的理论方法和技术均亟待进一步的深入研究与探索。基于国家自然科学基金重大研究计划科研课题背景,围绕“在保证受控系统稳定的基础上,提高整个振动主动控制系统的鲁棒性与控制性能”这一核心问题,本文选取当前研究热点之一的自适应振动主动控制方法与技术为切入点,着重面向自适应前馈振动控制方法与自适应混合振动控制方法,进行相关方法研究、控制算法推导、算法分析与实验验证工作。在理论方法上给出相关控制算法的稳定性与收敛性分析范式方法,在技术方法上给出相关控制算法实施的一般技术指引。论文主要研究工作与学术贡献如下：(1)使用惯性作动器作为抑振作动器与模拟扰动作动器,使用加速度传感器作为参考传感器与残差传感器,构建具有典型机械结构振动正反馈的实验平台和实验环境。形成一套半实物振动主动控制仿真分析与实时振动主动控制实验平台,用于实现面向工程应用的振动主动控制方法研究与验证。(2)针对现有参数自适应算法的局限性,研究和导出一种范式改进型递推最小二乘算法；给出长时间实时自适应控制过程中,使用U-D分解技术更新自适应增益矩阵的具体过程与详细方法。(3)针对振动主动控制系统面临的系统辨识问题,研究和推导递推最小二乘算法、扩展递推最小二乘算法和扩展预测模型输出误差算法等三种辨识方法。确定白化测试校验准则与模型校验方法,给出振动主动控制系统参数辨识的一般方法与技术流程。(4)基于改进型递推最小二乘参数自适应算法族,提出自适应前馈振动主动控制算法的范式描述方法；基于超稳定性理论,给出了完整的控制算法推导过程与算法分析过程。通过分析给出了确定环境下算法稳定与随机环境下算法收敛的严格正实条件,以及相应的放松严格正实条件的要求。针对确定环境满足完美匹配条件、随机环境满足完美匹配条件以及不满足完美匹配条件的情况,分别给出了相关控制算法的仿真算例。仿真结果表明：通过引入特定的预滤波器,能够显著改善自适应前馈振动控制算法的控制效果；在测量环境存在较大噪声时以及参数数目不能满足完美匹配条件时,所给出的自适应前馈振动控制算法依然有效,同时具有优良的抑振效果与收敛性能。(5)为改善单纯前馈自适应振动控制算法的收敛性能与控制效果,推导了一种基于混合自适应控制算法的振动主动控制方法,提出了混合自适应振动主动控制算法的范式描述与分析方法,给出了完整的自适应混合振动控制算法的推导过程与算法分析过程。通过分析给出了确定环境下算法稳定与随机环境下算法收敛的严格正实条件,以及相应的放松严格正实条件的要求。同样针对确定环境满足完美匹配条件、随机环境满足完美匹配条件以及不满足完美匹配条件的情况,分别给出了相关控制算法的仿真算例。仿真结果表明：混合自适应控制器能够有效改善前馈自适应振动控制器的性能,以更少的控制器阶次,得到更佳的控制效果。(6)针对所提出的自适应前馈振动控制算法、自适应混合振动控制算法进行实验分析与验证工作,并将相关结果与前馈FULMS算法、混合FULMS算法予以比较。相关实验结果表明：基于改进型递推最小二乘参数自适应算法族的所有前馈振动控制算法,其控制效果均明显优于前馈FULMS算法；基于改进型递推最小二乘参数自适应算法族的所有混合自适应振动控制算法,其控制效果均明显优于混合FULMS算法、结合极点配置反馈的混合前馈自适应控制算法,以及基于改进型递推最小二乘参数自适应算法族的前馈振动控制算法。
【作者】高志远；
【导师】朱晓锦；
【作者基本信息】上海大学，控制理论与控制工程，2014，博士
【关键词】振动主动控制；自适应控制；前馈控制；反馈控制；混合控制；

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