一种逆优化设计振动控制作动器的数目和位置的方法

在建立了悬臂梁上粘贴压电陶瓷片实现振动控制的动力学方程的基础上，研究了一种逆优化设计作动器／传感器的数目和位置的方法；用压电陶瓷作为自传感器作动器，以悬臂梁的振动控制为研究对象，要求振动控制系统具有一定的模态阻尼比，并以作动器控制力最小为目标函数，优化设计作动器／传感器的数目和位置。最后通过数值算例证明了该方法的有效性。     

轴向运动弦线横向振动的线性反馈控制

研究轴向运动弦线和作动器组成的耦合系统的横向振动控制。此系统被作动器分成未控和受控两部分,通过作用在作动器上的控制力对受控部分的横向振动进行控制。采用能量方法获得反馈控制规律,得到两种控制力,并用半群理论证实受控弦线横向振动的渐近稳定性和指数稳定性。在初始扰动和激励力作用下,通过数值仿真证实控制规律的有效性。     

考虑激励确定作动器优化布置方法的研究

作动器优化布置是振动主动控制中的一个重要问题。本文考虑了外部激励的作用,提出了一种与独立模态空间控制方法结合使用的作动器位置优化准则。为使系统具有最大可控度,依据被控结构动态响应中各阶模态贡献的大小,建立相应的目标函数通过求其极大值,可得出作动器优化布置方案。最后通过一个算例验证了所提出理论与方法的有效性,从算例中可以看出,作动器的优化位置与激振力的位置和频率有直接联系。     

柔性结构作动器／传感器优化配置研究

从有效衰减振动能量的角度出发,在对位配置作动器／传感器的情况下,通过最小化系统总储能积分,对柔性结构振动主动控制中的作动器／传感器位置及反馈增益进行了优化。在优化方法上,作者提出了一种快速收敛的遗传算法,即“适应度缩放” 加引入“有偏外来移民”的遗传算法。实验结果表明了该方法的有效性和控制系统的良好减振效果。     

主动控制用大输出力电磁作动器优化设计

采用将电磁作动器集成至气囊隔振器内部的方式能够很好地实现宽频隔振与线谱控制,但由于气囊内的空间有限,作动器在有限的空间内其体积要尽可能小的同时,还要输出足够大的主动控制力,这对主动控制用大输出力电磁作动器的优化设计提出了更高的要求。建立了电磁作动器的理论模型与漏磁模型;采用ANSYS有限元软件中的优化模块对电磁作动器进行了优化设计,并获得了符合结构尺寸与主动控制输出力要求的作动器;分析了电磁作动器的可控输出力与最大磁饱和密度随电流变化的关系。仿真结果表明,设计的电磁作动器在满足空间尺寸的前提下,通入6A交变电流时其输出的主动控制力能够达到646N,满足设计指标,有助于作动器的研制。     

非线性建筑结构振动控制研究

为了反映建筑结构的非线性特征,本文引入了bouc-wen模型.由于所采用的非线性模型很难降阶,同时考虑到直接对模型进行控制器设计也很难,为此,本文提出了一种基于能量的新的振动主动控制策略.该方法是通过比较允许能量与实际能量来确定结构控制力的大小,而其方向是通过对能量求导确定.由于不需要求解线性矩阵不等式,所以计算简单,操作方便.并且当采用同样容量限的多个作动器时,控制输出力一致,从而避免设计多个控制系统,简化了控制器设计.此外,由于采用阶跃控制,控制系统便于实现.最后,以八层建筑物为例来说明本文方法的可行性.     

飞机某复合材料弯管的振动主动控制

针对某飞机上典型的复合材料弯管结构的振动 ,采用压电元件作为传感器和作动器 ,通过有限元分析其振动模态以确定压电元件的施加位置 ,进一步利用自适应前馈控制策略 ,对其振动进行了主动控制 ,最终取得了有效的减振效果     

含饱和作动器的基准建筑物混合控制研究

当作动器所提供的控制力小于所需控制力时会出现控制力饱和现象,这一现象在大型结构的实际控制过程中经常出现,为此,本文根据饱和控制力,采用线性矩阵不等式来设计控制器。考虑作动器饱和时,单纯采用作动器来控制结构在地震作用下的响应往往不足于保护结构,此时需附加阻尼器。最优阻尼的确定需要大量的计算,为了减少计算量,本文借鉴临界激励的概念来简化最优阻尼的选择。最后,以三层非线性基准结构为例来说明本文方法的可行性。     

密集模态挠性结构传感器/作动器的优化配置

在适当的假设条件下,推导出了压电作动器产生的弯矩与输入电压的关系式及压电传感器输出电压与输入弯矩的关系,进而得到H型密集模态挠性板模型的状态空间表达式,并由此模型出发,采用一种基于能量的传感器/作动器的优化配置策略,该准则可以很自然地研究整个动态模型的可控性和可观性,进而确定传感器/作动器的位置。针对H型密集模态挠性板振动主动控制的数值仿真表明了该准则的有效性。     

基于压电叠堆惯性作动器的随机振动控制研究

本文主要研究了基于压电叠堆惯性作动器的随机振动控制方法并分析了控制力时滞对控制效果的影响规律。首先,对压电叠堆惯性作动器的动力学特性进行分析,建立了考虑惯性作动器动力学的主结构的随机动力学模型;接着,提出主结构随机振动"线性"二次高斯控制(linear quadratic Gaussian,LQG)方法,并探讨了作动器惯性质量和刚度等对控制效果的影响规律;最后,研究了控制力时滞对控制效果的影响,并提出了利用时滞优化控制效果的方法。研究结果表明,压电叠堆惯性作动器对结构的随机振动具有较好的控制效果,当控制时滞时间τ=0.025 s时控制效果可以得到进一步优化。     

基于复模态的控制力矩陀螺配置优化

由于陀螺耦合效应,系统动力学方程的特征值和特征向量皆为复数形式,不便于进行控制力矩陀螺的配置优化和控制律设计。本文基于复模态理论,构造出一种实数域上的伪模态矩阵,从而实现方程解耦。综合考虑结构模态、控制输入能量和传感器接收能量的复合优化准则,获得了控制力矩陀螺的最优配置。结果表明,采用线性二次型最优控制,能够快速将结构的响应振幅降至5%以内,验证了使用伪模态矩阵进行方程解耦的可行性及控制的有效性。     

作动器/传感器优化配置的研究进展

给出了作动器／传感器优化配置问题的数学描述,综述了作动器／传感器优化配置方法的发展现状．阐述了振动控制和模态试验中作动器／传感器优化配置的关系．并给出需要进一步研究的几个问题      

考虑可控性的压电作动器拓扑优化设计

压电作动器可以把电能转换成机械能,在结构主动振动控制中具有应用背景. 由于压电作动器的布局对振动控制效果影响很大,因此作动器布局优化一直是结构控制研究的关键之一. 为了提高压电结构控制能量的利用效率,本文提出了以提高结构可控性为目标的压电作动器的拓扑优化方法. 基于经典层合板理论对压电结构进行了有限元建模,并采用模态叠加法将动力控制方程映射到模态空间,推导了基于控制矩阵奇异值的可控性指标. 优化模型中,选取可控性指标指数形式为目标函数,将设计变量定义为作动器单元的相对密度,并基于人工密度惩罚模型构造了压电系数惩罚模型,给出了基于控制矩阵奇异值的可控性指标关于设计变量的灵敏度分析方法. 优化问题采用基于梯度的数学规划法求解. 数值算例验证了灵敏度分析方法和优化模型的有效性,并讨论了主要因素对优化结果的影响.      

基于LQG最优控制法的压电智能结构独立模态空间控制

采用压电材料作为传感器和驱动器对智能结构振动主动控制进行研究,基于机电耦合的压电智能结构传感和驱动方程,将振动控制动力学方程变换到模态空间对方程进行解耦。通过计算结构最大应变,确定压电元件的最佳粘贴位置。考虑到系统过程噪声和量测噪声的影响,设计Kalman滤波器,采用基于线性二次型高斯(LQG)最优控制的独立模态空间控制方法对压电智能结构的振动进行控制。最后以压电智能悬臂梁为例进行控制仿真,验证了此方法的有效性。     

用等效力系变换矩阵求解静不定桁架极限载荷

采用等效力系变换矩阵研究了双模量静不定桁架极限载荷问题．首先证明了固体的等效力系变换矩阵与等效位移变换矩阵是互为转置的矩阵,采用等效力系变换矩阵求解双模量静不定桁架结构的内力,然后再利用静力方程确定双模量静不定桁架结构的极限载荷．当力的变换关系可以根据物理条件容易求得,而位移的变换关系不容易找出时,用等效力系变换矩阵求解静不定桁架极限载荷,就更能显示出其计算过程简洁、清晰等优点．用等效力系变换矩阵求解静不定桁架极限载荷不涉及材料的性质,对各向同性材料、双模量材料静不定桁架极限载荷的求解都适用．     

挠性自适应结构振动控制的分析与实验研究

采用自适应结构的原理和方法,对压电元件用于挠性结构振动控制的一些问题进行了探讨。对压电驱动器与结构的匹配关系进行了理论分析,对模态传感/驱动器在挠性悬臂板结构中的布置方案进行了优化设计,并进行了结构的振动控制实验,从而验证了方法的有效性     

模型不确定压电柔性结构的多目标振动控制

以压电柔性结构为对象,考虑其被控模态参数的不确定性和因剔除残余模态所引起的动态不确定性,建立了结构的不确定线性分式模型;根据不确定模型设计了一个对结构进行振动控制的动态输出反馈控制器,使闭环系统满足鲁棒稳定、扰动抑制、极点配置约束及控制输入约束等性能要求;并利用线性矩阵不等式,将具有多个性能要求的振动控制问题转化为具有线性矩阵不等式约束和线性目标函数的凸优化问题。最后以简支压电柔性梁为例,设计了一个融合多性能指标的动态输出反馈非同位控制器,并给出了仿真结果。     

压电智能环形板的主动控制

对在不同位置粘有任意多组压电传感器和压电执行器的轴对称弹性环形薄板的振动控制进行了研究．根据压电执行元件的等效作用量得到了压电智能环板的振动控制方程和传感方程,再利用分离变量法以及由传感器测得的电量和作用在执行器上电压之间的控制模式得到振动方程的全解．实行了对整体结构的主动控制．对不同的压电片布置进行了数值计算．结果表明：当离散分布压电元件布置越密,振动衰减的效果越佳