噪声和振动的有源控制技术

本文介绍噪声和振动的有源控制技术。８０年代自适应控制理论和数字信号处理的发展，使自适应控制降噪和减振系统迈向实用化，它为解决噪声和振动控制工程中最困难的低频降噪声和减振问题，提供新的有效控制方法。     

弹性拓扑控制技术研究

为了提高无线自组织网络的鲁棒性,针对现有的拓扑控制技术不能解决网络中一个信道被干扰且多个节点同时失效而造成的网络分割问题,提出了一种弹性可重构的二信道连通且k点连通的分布式拓扑控制方法,该方法可根据网络环境的变化动态改变网络的拓扑结构,实现在网络任意一个信道被干扰的情况下仍能维持k点连通。仿真结果表明,相比于现有的拓扑控制算法,所提方法不仅能够增强网络的鲁棒性,还能降低节点能耗,延长网络生存期。     

云计算关键技术之弹性伸缩控制技术认知研究

云计算的弹性伸缩控制技术因其以弹性可伸缩方式提供资源,提高了资源利用率和用户满意度,较好地解决了资源利用率和应用系统之间的矛盾,而成为云计算的关键技术.弹性伸缩控制技术,是指对一个系统适应负载变化进行调控的能力.弹性伸缩有纵横之分,弹性伸缩的需求是刚性、动态的.虚拟化技术的应用,使得弹性伸缩控制技术的优势发挥得更加充分.在弹性伸缩控制技术支持下,整合了动态负载均衡及资源配置机制的云计算中心,可以很好地解决大规模系统的有效管理问题,具有良好的应用前景.     

有源噪声控制技术分析

本文讨论有源噪声控制的机理，分析了各类有源降噪系统并给出系统的传输函数方框图。最后介绍了有源噪声控制系统应用实例。     

空间自适应有源噪声控制技术

应用有源噪声控制理论,在比较反馈控制结构和前控制结构后,提出采用模型参考自适应中的ＭＲＡＳ趋稳定性设计方法,构造一种反馈结构自适应降噪的实施方案。实验表明,消声效果明显。     

基于噪声检测的高密度椒盐噪声自适应滤波算法

为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法。噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据噪声点邻域信号点分布的不同采用不同的策略,能最大限度的保护图像的细节信息,使得高密度噪声污染图像也能得到较好地恢复。实验结果表明,所提出的滤波算法具有较强的自适应性、较高的算法保真率及较好的滤波效果。     

基于噪声检测的高密椒盐噪声自适应滤波算法

为了减少图像中的椒盐噪声对后续图像处理的影响,针对高密度噪声污染图像,提出了基于噪声检测的高密度椒盐噪声滤波算法。噪声检测方法理论可靠,保证了较高的噪声检测率,根据噪声点邻域信号点分布的不同采用不同的策略,能最大限度保护图像的细节信息,使得高密度噪声污染图像也能得到较好的恢复。实验结果表明,所提出的滤波算法具有较强的自适应性、较高的算法保真率及较好的滤波效果。     

管道低频宽带噪声自适应有源控制的实验研究

运用三种常用的自适应ANC算法A（FXLMS，FBFXLMS，FULMS），在一个以PC机为核心的前馈ANC实验系统上进行抗噪声试验。实验研究表明：这三种算法都能有效地衰减管道中的低频宽带噪声，其中FULMS比另两种算法具有更快的收敛速度。在次级声反馈对参考输入影响比较小的情况下，FBFXLMS算法的效果反而不如单纯的FXLMS算法。     

用于热释电探测器的自适应噪声消除法

本文讨论应用一种叫做自适应噪声消除的信号处理技术来解决热释电探测器输出的噪声电平问题。考虑到探测系统与自调制源的关系,可以把输入信号看成是伪周期的。把自适应行增强器和尖峰序列输入这两种形式的自适应处理技术加以对比,证明这两种方法能改进信噪比,从而提高探测器性能。     

多通道有源噪声分布控制系统的研究

在有源噪声控制领域,为减少多通道控制系统的计算载荷,一种可行的方法是使用分布式控制,即将原有系统分为多个子系统,以减少每个控制器的通道数。然而各子系统之间不可避免地存在相互干扰,使得系统收敛速度减慢,消声效果降低。针对此局限性,对经典的多通道FXLMS算法进行了修正,通过抑制各子系统之间的相互干扰,提高了算法的收敛速度,改善了系统的性能。实验结果表明此算法是可行和有效的。     

舱室的有源噪声控制

首先讨论了有界空间的有源噪声控制,并给出了一些较为成功的舱室有源噪声控制实例。例如,飞机座舱内和小汽车座舱舱内有源噪声控制系统和它们的降噪效果。     

采用压电陶瓷的飞机座舱辐射噪声主动控制

飞机在飞行过程中受到的各种扰动(如交变气动力的作用)，会诱发座舱结构的振动，从而向座舱内辐射噪声。针对这一情况，本文研究了通过使用压电智能材料控制座舱某些结构振动从而抑制其辐射噪声的主动结构声控制方法。制作了座舱模型，根据模型试验，确定了功能元件的布置位置，利用计算机和高速数据采集卡组成的控制系统进行了控制试验，试验结果表明，该系统对座舱结构的振动和辐射噪声都有明显控制效果。     

Tracking and Vibration Control of Flexible Robots Using Shape Memory Alloys

This paper considers the tracking control problem for flexible robots with active vibration suppression by shape memory alloys (SMAs). With a singular perturbation technique, the flexible modes and joint angles are modeled as fast and slow variables, respectively. The fast subsystem comprising the nonlinear SMA dynamics is obtained in a strict feedback form feasible for the backstepping design. The SMA actuators are configured in redundant pairs for an active suppression of vibrations. For the slow subsystem, asymptotically stable tracking is ensured, while for the fast subsystem, uniform exponential stability is guaranteed. By invoking Tikhonov's theorem, it is shown that the error arising from the nonideal time-scale separation in the singular perturbation model is small. Simulation demonstrates the effectiveness of the proposed control     

压电膜在振动控制中的应用及有限元分析

介绍了压电现象的基本原理及其在柔性结构主动减振中的应用，回顾了以往有限元法用于柔性结构振动主动控制分析的主要研究工作，提出了今后需要解决的问题。     

压电主动控制在减振和降噪中的应用

利用压电主动控制进行减振和降噪实验具有广阔的发展前景.该文设计了3个相关的方案:简支梁的减振、铝板的降噪和基座的减振.实验结果显示,对于单频信号减振和降噪的效果均可达90%,证明了通过压电主动控制来实现单频的减振和降噪的可行性和显著性.     

结构振动控制中压电阻尼技术研究—压电被动阻尼技术（一）

压电阻尼技术有两种类型：压电被动阻尼技术和压电主动阻尼技术。本文对其中的压电被动阻尼技术进行了研究，结果表明：通过给压电元件并联适当的外部电路，可使压电系统具有与粘弹阻尼材料及动力吸振器相似的物理特性。合理配置电路参数，可以实现最优阻尼比。     

柔性结构振动自适应模糊控制与实验研究

针对机敏柔性结构振动主动控制，提出了一种自适应模糊控制方案。在简单模糊控制器基础上引进了自适应环节，并经大量实验研究后总结了量化因子Ke、Kc与比例因子Ku的调整规则。最后对一机敏柔性梁进行了抑振实验，获得了良好的效果。     

压电自感知柔性悬臂梁振动控制系统研究

将压电悬臂梁系统离散化的状态空间方程作为预测模型,设计了预测函数控制器.采用电桥电路法分离出压电自感知执行器的感知信号,经过预测函数控制器处理后输出的控制信号作用于自感知执行器,产生相应的执行力来抑制悬臂梁的振动,从而达到振动控制的目的.仿真结果表明,所设计的振动控制系统对柔性悬臂梁振动抑制是非常有效的.     

Generalized Input Preshaping Vibration Control Approach for Multi-Link Flexible Manipulators using Machine Intelligence

In this study, an open-loop vibration control through parameter tuning method for multi-link flexible manipulators is generalized using the machine learning paradigm. The experimental studies part of the study consists of two stages. In the first stage, a decision tree model is created using the C4.5 algorithm to predict transient (during motion) and residual (stationary) vibration levels, and decision rules are derived from this model. The paper utilizes the C4.5 (decision tree) algorithm on a broad experimental dataset and compares its performance to that of other four well-known traditional machine learning algorithms (Naive Bayes (NB), Multilayer Perceptron (MLP), Support Vector Machine (SVM), and k-Nearest Neighbor (kNN)). The reason for choosing the decision tree method is that it has a transparent decision-making mechanism that works in tandem with the Explainable Artificial Intelligence (XAI) perspective. The experiments showed that the C4.5 algorithm achieved the best classification performance for predicting both root mean square (RMS) values of residual and transient vibrations (RMSres and RMStrans) with 92.25% and 83.75% accuracy rates. In the second stage, the generalized coefficients for use in parameter tuning were found by interpreting the rules obtained from this model. Furthermore, the rules derived from the tree in this study were applied to different systems. Control applications showed that an average of 93.9% and 84.5% suppression ratios in residual and transient vibrations could be achieved with this method. In addition, vibration settling times were shortened by an average of 41.4 seconds. Following the experimental studies, the simulation was used to compare results with the aid of Matlab Simscape-Multibody. The results prove that the rules obtained from the tree in this study generate successful results in several different systems.     

一种基于能量观点的机敏柔性梁振动主动控制方法

针对柔尾梁振动能量的分布，从提高传感与执行效率的观点出发，提出了一种简明而直观的传感器和执行器位置选择方法以实现柔性梁的振动主动控制，并用实验证明了该方法的有效性。