超磁致伸缩作动器非线性模型辨识研究

准确辨识超磁致伸缩作动器非线性模型参数是位移精确控制的必要条件,针对标准粒子群(PSO)算法存在早熟收敛及迭代后期易陷入局部最优的不足,提出一种可动态调整惯性权重、学习因子及带遗传变异的改进型粒子群(IPSO)辨识算法,该算法可平衡全局和局部搜索能力,提高收敛速度和辨识精度,并将该算法应用于超磁致伸缩作动器非线性模型的参数辨识研究。结果表明:该算法能有效可靠地辨识超磁致伸缩作动器非线性模型参数,计算值和实验的吻合程度较高,并且具有一定的抑噪能力。     

基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究

为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络（CMAC）前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的高精度控制。     

高精密厂房中高精密平台控制仿真模拟

为进一步提高高精密厂房中平台的隔振效果,在平台控制中考虑超磁致伸缩作动器的非线性特性对多自由度平台混合控制系统产生一定的制约作用,因此将四个超磁致伸缩作动器模型植入混合控制系统进行设计。首先建立一个以空气弹簧和超磁致伸缩作动器为基本元件的多自由度微振动混合控制系统,然后利用Jiles-Atherton模型的概念建立超磁致伸缩作动器的非线性及其逆补偿模型,并将所建立的作动器模型与多自由度微振动控制系统结合。最后对基于作动器模型的混合控制系统与被动控制系统下的高精密平台响应进行对比分析,取得较好的控制效果,为其在实际工程应用中提供可靠的理论依据。     

压电致动的谐振式水下柔性结构动态迟滞建模及前馈补偿

具有运动灵活且操作方便优点的宏压电纤维复合材料(macro fiber composite, MFC)致动水下柔性结构广泛应用于水下仿生推进和变形控制系统中，但是MFC的迟滞非线性严重影响了系统的定位精度和操控性能。提出了一种改进Prandtl-Ishlinskii(PI)静态迟滞和传递函数动态模型串联的复合式模型来描述MFC致动水下柔性结构谐振状态下的动态迟滞行为。首先基于所提出水下结构的准静态迟滞特性辨识得到改进PI迟滞模型参数，然后通过传递函数串联馈通环节的动态模型捕捉MFC致动柔性结构的水下谐振特性。实验结果表明所建立的复合式动态迟滞模型能够很好地描述MFC致动水下柔性结构在谐振状态下的动态迟滞行为，并且在固有频率附近一定带宽范围内仍具有较高准确性。基于复合式逆模型的前馈补偿下，水下柔性结构在谐振状态下跟踪正弦轨迹的实测位移与期望位移基本重合，补偿后二者线性度较高，显著提升了MFC致动柔性结构谐振状态下的动态定位和跟踪精度，证实了所提出动态迟滞模型和补偿方法的有效性。     

基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究

针对非线性动态传感器模型辨识问题,提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节,同时结合动态线性环节的差分方程,建立关于直接输入输出的离散数据表达式,利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进,提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明,该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。     

伺服阀用超磁致伸缩致动器结构设计及输出位移建模

针对传统永磁偏置式超磁致伸缩致动器轴向偏置磁场均匀性较差的问题,设计了一种具有分布式永磁体偏置结构的阀用超磁致伸缩致动器;采用控制变量的方法,在限定超磁致伸缩致动器结构尺寸的条件下,通过改变超磁致伸缩棒的段数,对致动器偏置磁场进行仿真分析,并确定了最佳分布结构;基于磁阻理论、J-A模型、二次畴转模型及振动理论知识建立了阀用超磁致伸缩致动器的输出位移模型,并通过Matlab中lsim函数对致动器的阶跃响应及谐波响应进行了数值求解;为验证结构设计的合理性和模型的准确性,搭建了该致动器的试验系统,并进行了阶跃响应及谐波响应试验;结果表明:所设计的阀用超磁致伸缩致动器阶跃响应时间可达2.37 ms,在20 Hz到200 Hz的驱动频率范围内,试验结果与模型计算结果基本吻合,证明了模型的准确性。     

基于模糊树的Hammerstein-like模型对超磁致伸缩作动器的建模与控制

基于模糊树提出一种带有动态非线性环节的Hammerstein-like建模方法以描述超磁致伸缩作动器的率相关迟滞非线性特性。所提方法能在一定频率范围内建立一个统一模型,使之不仅能较好地描述单一频率输入信号下的迟滞环,也能较好地描述复合频率输入信号下的迟滞环。同时,基于所提Hammerstein-like模型,设计前馈逆补偿+PID反馈控制策略,实现参考输入信号的跟踪实验,实验结果表明,该控制策略能较好地跟踪频率范围为1的参考输入信号,跟踪精度令人满意,满足工程要求。     

MFC致动器的动态迟滞模型辨识及补偿控制EI北大核心CSCD

压电宏纤维(marco fiber composite,MFC)具有柔性好、变形能力强的优点,但MFC致动器驱动的柔性臂的迟滞非线性严重影响系统定位精度。提出一种具有非对称性的改进Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型,解决经典PI迟滞模型的缺陷(对称性);该模型基于经典PI迟滞模型,叠加一系列不同权重、不同阈值的双边死区算子获得,基于最小二乘法的迟滞模型辨识结果表明,改进PI迟滞模型对MFC致动器的迟滞建模误差从PI迟滞模型误差的16.06%降到5.58%。另外,建立系统的离散传递函数模型来描述系统的线性动态特性,并与改进PI迟滞模型串联得到组合模型,解决纯迟滞模型仅能描述低频、准静态情况下的迟滞特性问题。在前馈补偿下,对MFC致动的柔性臂进行正弦波轨迹跟踪试验,测得补偿后实测位移与期望跟踪位移基本吻合,跟踪精度达到93.62%以上。试验结果证明,所提出的改进PI迟滞模型、离散传递函数模型及补偿方法的有效性。     

船舶动力机械双层混合隔振系统非线性动力学特性研究

以船舶动力机械的安装特性为背景,提出了以空气弹簧作为被动隔振元件、超磁致伸缩作动器作为主动隔振元件的船舶动力机械双层混合隔振系统。在第一压磁理论和Stone-Weierstrass定理的基础上,建立了该隔振系统的非线性动力学模型。通过数值仿真,研究了该系统中非线性参数与幅频特性的关系;分析了超磁致伸缩作动器的励磁电流对隔振效果的影响。     

基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态系统辨识

讨论了一种基于最小二乘支持向量机的非线性动态传感器系统辨识方法,并给出了相应的推导过程和学习算法.首先,将传感器的非线性动态系统分解为静态非线性子环节和动态线性子环节串联--Hammerstein模型;然后,建立类似线性的中间模型,通过该模型能将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的类线性形式;再通过LS-SVM线性回归算法求取中间模型参数;最后推导出中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,并通过该关系反演出原传感器系统的Hammerstein模型参数,实现传感器非线性动态辨识.仿真与实际传感器系统辨识的实验结果均表明该方法可行.     

结构地震响应控制的优化方法

针对大跨空间结构地震响应主动控制,以超磁致伸缩材料为核心元件设计了一种可以应用于大跨空间结构振动主动控制中的超磁致伸缩作动器,制作出了作动器的原型并对其进行了输出性能测试。使用遗传算法对大跨空间结构主动控制作动器的布置位置进行了优化设计,最后进行了优化效果的数值模拟分析。以此验证了超磁致伸缩作动器具有良好的作动效应,利用遗传算法在大大提高结构主动控制优化设计效率时,可以保证实现对结构的整体优化以及作动器能高效、经济地实现对结构进行主动控制的目的。     

超磁致伸缩作动器的率相关振动控制实验研究

以Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant Magnetostrictive Actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,其中改进的PI(Modified Prandtl-Ishlinskii,MPI)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive Model with Exogenous Input,ARX)分别表示模型的静态非线性部分和线性动态部分。在所建模型的基础上,提出了一种H∞鲁棒振动控制方法。GMA单自由度主动隔振平台的减振控制实验结果表明:H∞鲁棒振动控制方法可以在1个振动周期内,将频率范围为1~100 Hz的振动衰减88%~92%;而基于双滤波器的自适应滤波x-LMS算法收敛时间近似于1 s,在40~100 Hz的频率范围内可将振动衰减90%~92%,而在10~30 Hz的频率范围内只能将振动衰减43%~74%。因此所提出的H∞鲁棒振动控制方法收敛速度更快,控制频带更宽,而且不需要对不同频率激励下的控制通道进行重复建模。     

基于UKF的双轴耦联Bouc-Wen模型识别与应用

Bouc-Wen模型常用于非线性滞回模拟,具有滞回曲线连续可微、可考虑退化、拈缩等非线性效应的优点。该文在双轴Bouc-Wen模型的基础上,提出了适用于单向偏心结构的平扭耦联Bouc-Wen模型,导出状态方程并利用无色Kalman滤波器(UKF)对其进行参数辨识。结合单向偏心结构的等效二自由度模型(EDDOF),利用UKF对其非线性反应信号进行系统辨识,进行了应用研究。结果表明:UKF可对双轴耦联系统的状态及参数进行快速高效识别,且精度可靠,通过单向偏心结构地震反应分析和辨识验证了其适用性和可靠性。该模型亦可表征广义系统状态,拓展应用于结构监测控制、可靠性和随机反应分析等相关研究领域的应用。     

一种热线式MAF传感器分段块联模型辨识

采用静态非线性函数与动态线性环节的块连接模型来描述热线式空气质量流量(MAF)传感器的动态特性,非线性环节用多项式表示,动态线性环节采用OE模型结构.基于静、动态标定实验数据,分别建立了热线式MAF传感器在正、负阶跃激励下各校准点的Hammerstein模型,并利用非建模数据对其进行了相互验证.通过合理选择分段区间,确定出热线式MAF传感器各工作区域的最佳局部动态数学模型.模型检验结果表明:基于Hammerstein模型的分段模型比由任意一组动态数据所建模型具有更高的预测精度.     

基于磁致伸缩作动器的拉索主动控制时滞补偿研究

拉索的大幅振动给斜拉桥安全运营带来威胁,采用磁致伸缩作动器施加轴向控制力抑制拉索横向振动是一种可行的方法,由于控制系统时滞的存在,会影响拉索控制效果和结构的稳定性。建立了磁致伸缩作动器动力学模型和拉索-磁致伸缩作动器面内控制系统方程,提出了基于移相法的拉索控制时滞补偿理论和拉索非线性控制系统的线性化方法,通过仿真分析得到了拉索振动控制时滞补偿效果。研究表明,在拉索-磁致伸缩作动器时滞控制系统中,移相法能够取得良好的时滞补偿效果,接近无时滞最优控制减振率。     

智能作动器Preisach迟滞参数辨识及补偿研究

针对实现智能作动器精确运动需对迟滞非线性进行辨识、补偿问题,采用奇异值分解方法辨识Preisach模型参数,构造变幅值谐波输入信号满足持续激励条件;基于辨识模型设计逆模型前馈补偿Preisach迟滞非线性;通过压电平台检验该辨识、补偿方法。实验结果表明,奇异值分解法可有效辨识迟滞效应非线性模型,基于辨识结果的逆模型补偿可减小跟踪误差89.5%。     

超磁致伸缩棒磁场强度建模及线圈优化分析

超磁致伸缩棒上的磁场强度对超磁致伸缩致动器(GMA)至关重要,因其幅值和上升、下降时间直接影响致动器的输出力和响应时间.建立电压到磁场强度的模型,并提出较合理的线圈优化方案.将线圈充、放电过程简化为一阶RL线性电路的暂态过程,计算得到线圈电流,并根据线圈电流建立超磁致伸缩棒上的磁场强度模型.由模型可知,致动器尺寸有限制时,棒上磁场强度的优化应主要考虑线圈匝数;通过分析线圈匝数对磁场强度稳态值、上升时间和下降时间的影响确定匝数的取值范围.向线圈施加不同频率和幅值的方波电压信号,得到的模型曲线与测得的实验结果相吻合,从而验证了模型的正确性.     

超磁致伸缩驱动器自适应精密驱动控制研究

超磁致伸缩驱动器(GMA)虽然具有很多优点,但是超磁致伸缩材料(GMM)在磁化过程中存在磁滞非线性,磁滞误差可达20 %,要解决这一问题,必须对GMA采用精确有效的方法实现建模,并用于GMA驱动位移精密控制。研究中采用LMS算法对研制的GMA进行自适应系统模型辨识,用不同频率的正弦信号和方波信号作为输入,辨识模型都能精确逼近GMA输出信号,辨识精度高达0.069 μm;最后采用Fx-LMS算法对GMA进行驱动位移控制实验,通过在线辨识有效减小磁滞误差,提高控制精度。     

超精密机床的主动隔振系统研究

本文以ＨＣＭ－Ｉ型亚微米超精密车床为研究背景,在分析了机床结构与振动的基础上,建立了机床主动隔振系统的力学模型。通过几种作动器的性能对比选择了磁致伸缩作动器为执行器。通过反馈控制分析和实验,表明：采用主动隔振可以明显提高机床减振性能,尤其对低频隔振效果较好。     

一种热线式MAF传感器分段块联模型辨识

采用静态非线性函数与动态线性环节的块连接模型来描述热线式空气质量流量（MAF）传感器的动态特性,非线性环节用多项式表示,动态线性环节采用OE模型结构．基于静、动态标定实验数据,分别建立了热线式MAF传感器在正、负阶跃激励下各校准点的Hammerstein模型,并利用非建模数据对其进行了相互验证．通过合理选择分段区间,确定出热线式MAF传感器各工作区域的最佳局部动态数学模型．模型检验结果表明：基于Hammerstein模型的分段模型比由任意一组动态数据所建模型具有更高的预测精度．