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针对乘用车车身结构振动抑制问题,采用基于蚁群算法的参数自适应PID控制器,以压电元件为测量和控制元件,进行了振动主动控制仿真和实验研究;首先对白车身结构进行实验模态分析,确定了压电元件的布片位置并确定压电控制的传递关系,然后设计基于蚁群算法的PID参数自适应控制器,制定了控制方案,进行了模拟仿真分析,最后搭建试验平台,以某国产乘用车白车身为被控结构,进行了车身振动主动控制实验;系统仿真和实验结果表明,施加控制时车身的振动幅值较未施加控制时大幅减小,在振动幅值较大的低频区域,其振动幅值明显降低;从而验证了应用基于蚁群算法的参数自适应PID控制技术,不仅可以有效降低车身的振动幅度,而且对传统控制方法控制效果不佳的振动低频区域,控制效果明显。 相似文献
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基于可调频亥姆霍兹共振器的封闭空间噪声自适应半主动控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对实际中声场激励频率可能发生变化的情况,研究采用自适应频率可调的亥姆霍兹共振器吸声器来跟踪激扰频率从而控制封闭空间噪声。建立了封闭声腔与亥姆霍兹共振器耦合的频域模型与时域控制模型,并给出了三种频率调谐控制算法,即亥姆霍兹共振器开口处声压幅值最小和内部声压幅值最大,以及判断内部声压幅值和开口处声压幅值的点积值趋零(点积值法)。理论分析和数值计算结果表明点积值法调频效果明显优于其它两种算法。采用并设计一种颈部面积可调的可调频亥姆霍兹共振器,利用点积值调频算法进行了单频和带宽信号激励下封闭空间噪声控制仿真和单频激励下实验研究,结果表明:点积值调频算法具有较好的频率调节性能和调节精度,并取得了理想的噪声控制效果,验证了理论模型正确性及调频算法的有效性。 相似文献
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列车在高速运行的过程中与另一列车相交会时,将产生剧烈的瞬态气动载荷冲击而引起车体瞬间横向振动加剧,导致列车横向平稳性恶化。为了改善列车运行平稳性,采用大数据方法及迭代学习控制思想,提出基于高速列车运行大数据的迭代学习主动控制算法,并进行多体动力学与控制算法的联合仿真,进一步研究控制算法对会车气动载荷幅值变化和会车时间变化的鲁棒性。结果表明:大数据迭代学习主动控制经过5次迭代后对会车气动载荷激扰下的车体横向振动峰值降低52.67%,且控制算法对会车工况变化有较好的鲁棒性。 相似文献
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载荷识别在结构健康监测中的地位十分重要,为了在结构健康监测的同时利用最优化算法对系统进行有效控制,提出了一种基于光纤光栅(FBG)传感器和卡尔曼滤波器的载荷识别算法。该算法建立在卡尔曼滤波器的基础上,以FBG传感器测得的应变值作为观测信号,通过卡尔曼滤波器产生的增益矩阵、新息序列和协方差矩阵,利用最小二乘算法实时估计载荷的大小。此算法只需采集前一时刻的估计值和当前时刻的观测值即可估计出当前时刻的载荷,无需存储和读取大量数据。同时,基于卡尔曼滤波器在进行结构健康监测的同时能够应用最优化算法对系统进行控制。为了对识别算法进行验证,采用梁系统作为仿真和试验对象,通过FBG传感器测得的应变值识别载荷。结果表明,所提动态载荷识别算法能够很好地抑制噪声,具有良好的稳定性和实时性。 相似文献
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为了保证移动设备在Wi-Fi频段正常工作且不受相邻频段的干扰,设计了一种用于Wi-Fi IEEE802.11b频段(2402~2482 MHz)的BAW滤波器。设计基于薄膜体声波谐振器(FBAR)的一维Mason等效电路模型构成初始结构的梯形滤波器。然后,将串联FBAR的谐振区面积值以及串、并联FBAR的谐振区面积的比值设置为优化参数,以所需的滤波器的带内插损和带外抑制为优化目标,使用ADS软件基于遗传和梯度的优化算法对滤波器进行优化。在滤波器的设计过程中,为了使仿真结果更加精确,采用声电磁协同仿真方法对滤波器进行仿真,并与Mason 等效电路模型仿真结果对比,结果表明,滤波器性能有所下降,带内插损增大1.6 dB,带内纹波增大1.1 dB,带外抑制基本一致。所设计的Wi-Fi频段的BAW滤波器具有低插入损耗(小于3 dB)、高带外抑制(大于40 dB)性能。 相似文献
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