一类迟滞非线性振动系统建模新方法

用理论和试验相结合的手段研究一类迟滞非线性振动系统的动力建模, 提出一种新的建模方法, 用此方法建立非线性模型用来描述这类系统的动态特性。该模型用非线性刚度和非线性阻尼机理构造, 刚度和阻尼机理由理论和试验推出, 模型中的参数由试验数据辨识。用所建模型重构恢复力——位移迟滞环, 结果表明, 该模型能很好描述这类非线性振动系统的特性, 模型中各参数的重要性得到展示, 提出的建模方法实用且有效。     

金属橡胶迟滞环的广义恢复力模型

金属橡胶是一种具有非线性恢复力的材料。在对其进行基于位移加载的动态试验中,其恢复力-位移曲线为一迟滞环。本文用理论和试验相结合的手段研究金属橡胶弹性元件的动力学建模,提出了一种新的模型,即广义恢复力模型。将迟滞回线分解为广义弹性力和广义阻尼力,模型中的参数由实验数据辨识。用所建模型重构恢复力-位移迟滞回线,结果表明该模型能很好描述这类非线性振动系统的特性。     

金属橡胶-硅橡胶叠层复合材料阻尼器动态性能试验与建模

通过对金属橡胶-硅橡胶叠层复合材料阻尼器的动力学特性进行试验和理论研究,发现金属橡胶-硅橡胶叠层复合阻尼材料具有明显的非线性迟滞特征,迟滞回线并非椭圆,含有多种阻尼成分.在此基础上,用理论和试验相结合的手段研究金属橡胶-硅橡胶叠层复合材料阻尼器的动力学建模,提出各恢复力成分、物理意义明确的非对称弹性粘性阻尼双折线迟滞恢复力模型.模型中的参数由试验数据辨识,用所建模型重构恢复力-位移迟滞回线,结果表明该模型能很好描述这类非线性振动系统的特性.     

钢丝绳隔振系统的神经网络杂交建模

提出一种基于神经网络的杂交建模方法,并对某电子设备的钢丝绳隔振系统滞后恢复力进行建模研究。利用周期载荷试验数据,通过参数识别确定系统非线性滞后恢复力的骨架模型。采用神经网络对系统恢复力中难以参数建模的特性进行学习训练,从而得到系统恢复力的神经网络杂交模型。利用得到的杂交模型对隔振系统在周期载荷和宽频随机载荷下的响应进行预测分析与比较,结果显示杂交模型具有较好的预测精度。     

基于位移加载控制的金属橡胶弹性元件试验建模研究

基于电液材料试验机精确的位移加载控制,对圆环形金属橡胶弹性元件进行了动态力学试验,结果表明,金属橡胶材料具有明显的迟滞非线性性质,其阻尼由多种成分组成。根据动态试验结果建立迟滞回线拟和分解的高次弹性复合阻尼模型,该模型用非线性刚度和非线性复合阻尼机理构造,模型中的参数由试验数据辨识。用所建模型重构恢复力一位移迟滞回线．结果表明,该模型能很好描述这类非线性振动系统的特性,为进一步理论分析提供了依据。     

一个新的非线性迟滞隔振系统动力学模型

提出了一个新的非线性迟滞隔振系统的动力学模型,并导出了系统动力学模型的实用表达式。该模型由非线性刚度和非线性阻尼构造,迟滞非线性阻尼力被表示为位移的函数,从而使数值计算变得简单易行,试验中的测量工作减少。模型中的各个参数物理意义明晰,各阶刚度系数能很好地反映系统中存在的线性和非线性特性,而阻尼函数能很好地反映系统的迟滞和耗能特性,运用阻尼函数还可对隔振系统中可能存在的干摩擦阻尼、粘性阻尼及高阶阻尼等各种阻尼成分进行有效的识别。     

一种新型非线性阻尼器的设计及特性研究

提出一种利用搭扣带的分布式粘弹性单元结构特性设计阻尼器的新思路,并设计制作出尼龙搭扣阻尼器,分别通过载荷-位移特性试验和动态特性试验,获得尼龙搭扣阻尼器的载荷-位移特性曲线和幅频特性曲线.试验结果表明,尼龙搭扣阻尼器载荷-位移曲线呈显出明显的迟滞特性,能有效消耗振动能量而起到减振作用;用半功率带宽法得到阻尼器共振情况下的阻尼比.实验结果表明,该阻尼器的阻尼系数较大,体现尼龙搭扣阻尼器良好的阻尼特性及减振性能.根据阻尼器的非线性力学特性,建立这种粘弹性阻尼器的力学模型,对阻尼器迟滞恢复力模型的非线性参数进行识别,取得很好的识别精度.结果表明建立的力学模型能很好地反映阻尼器的动力学特性.     

含间隙迟滞非线性系统的稳态响应

提出一种含间隙弹性约束的干摩擦迟滞非线性系统模型.利用谐波线性化方法,将迟滞恢复力转化为等效刚度和等效阻尼表示,利用K-B平均法求出周期激励下系统响应的一次近似解.研究表明,该模型综合了两种非线性因素,幅频响应复杂,幅频曲线分为两类,不同参数条件下可以表现出分段线性系统的硬特性、迟滞系统的软化特性或二者的综合,存在跳跃现象.通过幅频图的对比分析,讨论各参数变化对动力学特性的影响.     

基于梯形算子的AFM驱动器非对称迟滞性校正

原子力显微镜(AFM)通常采用压电陶瓷(PZT)作为驱动器以实现纳米尺度的观测和操作。然而,PZT自身的迟滞非线性会对AFM观测质量和操作精度产生很大影响。基于Prandtl-Ishlinskii(PI)模型的前馈控制方法可对PZT的迟滞非线性进行补偿,但传统PI模型无法消除PZT的非对称迟滞性的影响。针对这个问题,提出一种基于梯形算子的非对称迟滞模型,并可用系统辨识方法获取逆模型参数,该方法可有效实现具有非对称迟滞特性驱动器的前馈补偿控制。AFM系统实验证明,该模型可有效减小非对称迟滞性导致的建模误差,基于该模型的前馈迟滞补偿控制可有效提高AFM的扫描成像质量。     

弹性体非线性振动系统参数辨识的一种时域法

提出了对弹性体非线性振动系统参数辨识与预测的一种时域模型法。它可视为时间序列分析中的 AR模型法在非线性领域内的一种推广。该方法首先将非线性振动系统中的非线性恢复力和非线性阻尼力用某一函数级数(例如幂级数 )表示 ,然后 ,先用线性模型来逼近原系统 ,应用线性系统辨识方法确定系统阶次 ,再确定系统中非线性恢复力、阻尼力的结构 ,建立非线性模型并辨识各项参数 ,最后进行预测。算例表明 ,用该方法建立的模型能够较好地反映系统的非线性特性 ,并能提高模型预测的准确性。     

压电微定位台的率相关动态迟滞建模及参数辨识

针对压电微定位台固有的率相关迟滞非线性严重限制其微定位精度的问题,研究了基于Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞非线性模型及其建模方法。以改进的Backlash-Like分段辨识模型描述压电微定位台的静态非线性特性,结合ARX(Auto Regressive eXogenous)模型,建立描述压电微定位台的率相关动态迟滞模型。同时,针对传统的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行模型参数辨识时易陷入局部最优的问题,提出一种具有交叉变异策略的改进型粒子群算法进行模型的参数辨识。实验结果表明:与传统的Backlash-Like模型相比,改进的Backlash-Like分段辨识模型在输入电压为60V,频率为2Hz的信号时,模型辨识的最大误差由0.68μm下降到了0.104μm,最大相对误差由2.69%下降为0.35%。当压电微定位台输入电压为60V,频率分别为30Hz,60Hz和90Hz的单频信号时,Hammerstein率相关迟滞模型较Backlash-Like分段辨识模型,均方根误差由0.393 1～0.700 6μm下降至0.054 1～0.190 4μm,相对误差由1.721%～3.087%下降至0.236%～0.831%。验证了基于改进Backlash-Like的Hammerstein率相关迟滞模型较传统的Backlash-Like静态迟滞模型能精确地描述压电微定位台的率相关动态迟滞特性,具有较好的频率泛化能力,提高了压电微定位平台的定位精度。     

液压振动台非线性摩擦力测量与参数辨识

电液伺服振动试验系统低速和换向时的非线性摩擦力测量和补偿是提高运输环境试验和地震模拟试验等控制精度的重要途径。为了定量获取液压振动台的非线性摩擦力,基于Stribeck效应建立了改进的电液伺服振动试验系统非线性摩擦力理论模型,并结合液压振动台的力平衡方程建立了非线性摩擦力待辨识参数的目标函数。提出一种基于位移闭环控制的简便方法对不同速度下的液压振动台油缸压力差进行测量,得到振动台液压缸与活塞杆之间的摩擦力随速度变化的数值规律。采用基于拟随机序列的混合遗传算法对非线性摩擦力理论模型的4个参数进行了辨识。试验结果证明了本研究方法的可行性,为液压振动试验系统加速度波形失真补偿提供了一定参考。     

基于WMRA的隔震结构时变非线性参数识别

基于小波多分辨率分析(wavelet multi-resolution analysis,简称WMRA)理论,建立结构时变非线性参数识别方法,研究隔震结构在地震作用下表现出来的时变非线性力学行为。首先,以描述隔震支座的迟滞非线性Boucwen模型为研究对象,引入3阶有效数值差分技术,将运动方程中非线性模型的恢复力增量进行线性化,形成递推观测方程;其次,基于WMRA理论,将观测方程中每一待识别参数采用小波多分辨率展开,将模型参数识别问题转化成多元线性回归模型中小波重构系数的估计问题;最后,分别采用数值模拟、串联隔震体系(serial seismic isolation system,简称SIS)振动台试验测试数据,识别结构及隔震层参数随时间的演化规律,验证该识别方法的正确性和适用性,为隔震结构在施工、运营期各阶段状态评估提供一定参考。     

Direct identification of generalized Prandtl–Ishlinskii model inversion for asymmetric hysteresis compensation

In this study, we present an identification-based direct construction of the inverse generalized Prandtl–Ishlinskii (P–I) model to facilitate inverse model-based feedforward compensation of asymmetric hysteresis nonlinearities. Compared with the derivation of the inverse model analytically from a generalized P–I model, this direct modeling approach has the following advantages. First, direct inverse model identification is formulated as a nonlinear optimization problem, which is not subject to the constraint condition on the generalized P–I model's threshold and density functions, where this is indispensable for the analytical model inversion procedure. Second, this approach may be a simple and attractive alternative when the identification precision of a generalized P–I model is limited by the constraint condition, which necessarily results in insufficient hysteresis compensation functionality for the analytically derived inverse model. Finally, direct inverse model identification can overcome the drawbacks of the analytical inversion method, including the accumulation of parameter estimation errors in an analytical inverse model because these parameters are computed from the generalized P–I model's parameters in a recursive manner. Our experimental results demonstrated that the implementation of open-loop control with the directly identified inverse generalized P–I model as a feedforward compensator achieved precise compensation for the asymmetric hysteresis nonlinearities of a piezoelectric stack actuator.     

Genetic algorithm-based hysteresis modeling and identification of rotary SMA actuators

This paper describes a new, modified generalized Preisach model for actuators that have severe dead-zone hysteresis, which is mainly observed in rotary SMA actuators. Along with the Preisach model, a new approach of hysteresis modeling and parameter identification using genetic algorithm was proposed. This modeling method achieved significant improvements in both accuracy and computation time. The proposed approach is general; therefore, it can be applied to identify any type of hysteresis. To demonstrate the efficiency of the proposed model, experimental results on hysteresis identification of Rotary SMA Actuator and performance of inverse hysteresis openloop controller are provided and compared.     

基于非线性GA算法的动态P模型的参数辨识与验证

针对现有的GMM-FBG电流传感器的磁滞非线性问题,提出了一种改进的动态Preisach磁滞模型。采用非线性遗传算法对改进动态Preisach磁滞数学模型进行参数辨识,提高了动态磁滞曲线的预测精度。运用改进动态Preisach模型对GMMFBG电流传感器进行建模及实验验证,实验及仿真结果表明该模型具有较好的预测性,预测误差在3.0%以内。经过磁滞补偿使得传感系统电流的测量灵敏度达到0.050 nm/A。     

基于KP模型的气动肌肉迟滞建模方法

为了辨识气动肌肉运动过程中的迟滞非线性特性,在气动肌肉位移/气压迟滞特性实验的基础上,分别采用KP模型和多项式模型对其位移/气压迟滞展开了建模研究,并采用递推最小二乘法分别对两种模型中的未知参数进行了辨识,研究不同算子个数和多项式次数对模型建模精度的影响。参数辨识结果发现,KP模型拟合精度明显优于多项式模型,随着算子个数的增加,KP模型的精度显著提高,多项式模型的建模精度也随着多项式次数的增加而提高。     

磁滞回线测量方法与Simulink仿真分析研究

针对变压器磁滞回线间接测量存在的电路参数复杂和测量结果准确性难以评价等问题,通过对RC积分器测量方法的电路时域微分方程求解和Simulink仿真结果的分析,提出了一种确定电路参数的方法。借助Simulink饱和变压器的模型,仿真测量了在不同电压下饱和变压器磁滞回线图像,进一步画出了基本磁化曲线;通过对比基本磁化曲线测量值与Simulink中模型值的差异,结果显示利用该方法能仿真得到饱和变压器的磁滞回线,其测量误差可用电路参数估算和控制。根据该方法设计了测量电路,得到了实际变压器的磁滞回线,验证了该方法的正确性。研究结果表明,该方法揭示了RC积分法测量的电路参数,并能预测测量误差,具有准确性高的特点,为非线性饱和变压器磁滞回线测量电路参数设计提供了参考依据。