sm自适应神经网络控制器在主动隔振控制中的应用研究.doc
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1、目 录摘要IIIAbstractV第 1 章 绪论1 1.1 引言1 1.2 主动隔振控制技术国内外研究现状与发展1 1.2.1 控制器的研究方面3 第2 章 隔振平台设计及其动力学分析5 2.1隔振机理5 2.2 主动隔振系统设计12 2.3 两级主动隔振系统的动力学模型23 2.4 两级隔振系统主动控制原理242.5 本章小结25 第3 章 直接自适应神经网络主动隔振控制技术研究26 3.1 神经网络概述26 3.2 神经网络基本理论26 3.2.1 神经元的基本模型26 3.2.2 神经网络的结构及其算法27 3.3 直接自适应神经网络振动主动控制技术研究33 3.3.1控制系统结构33
2、 3.3.2直接自适应神经网络结构及学习算法研究34 3.4 基于Matlab 的自适应神经网络控制器设计及仿真36 3.4.1利用GUI设计自适应神经网络控制器的拓36 3.4.2数字仿真及结果分析36 3.5 本章小结38 结论39 参考文献41 致 谢43 自适应神经网络控制器在主动隔振控制中的应用研究摘要振动给人类和机械带来的危害是不言而喻的,从而主动隔振变得相当重要。本文将预测与神经网络相结合,构造了一种振动主动控制系统, 运用 3 层BP(Back Propagation)网络对系统进行了试验研究。本文分析了致动器在双层隔振系统中不同安装方式下的主动控制力与隔振系统参数之间的关系。
3、在该两级主动隔振系统中,主动隔振致动器可以有三种不同的安装方式,采用仿真的方法选定了最优的一种安装方式使各种激振源产生最佳的减振效果佳的。基于三层BP 网络,构造了直接自适应神经网络控制器,并对隔振系统进行了振动主动控制,避免了以前神经网络振动主动控制的双网络结构形式,该方法采用系统的输出作为神经网络的学习输入,不需要预先或在线辨识系统,能实时调整控制率找到最优的控制力,具有良好的自适应性。利用GUI 设计自适应神经网络控制器的拓扑结构,基于Matlab 设计了自适应神经网络控制器。研究结果表明,采用该法设计的控制器能够实现从频率为0.1Hz 到50Hz 的隔振能力,而且随着输入层和隐含层神经
4、元个数的增加,低频隔振效果也有一些改善,与此同时,神经网络控制器的结构也复杂了,网络规模增大,计算和训练的速度变慢了,难以满足振动控制系统的实时性要求。关键词:神经网络,主动隔振,执行器,动力学,MATLAB Adaptive neural network controller in active vibration isolation control of the Applied ResearchAbstractHuman and mechanical vibration to the harm is self-evident, active vibration isolation has
5、become very important. This article will neural network technology in isolation system, a tectonic active vibration control systems, use of 3-BP (Back Propagation) network to the system were studied, forecast and neural network integration, in the structure of the two isolation , Active vibration is
6、olation actuator is installed on the dynamics of isolation system have a greater impact .This paper analyses the actuator in the double-isolation system installed in different ways under the control and active vibration isolation system parameters of the relationship between. In the two active vibra
7、tion isolation system, active vibration isolation actuators can have three different installation methods, the use of simulation has been selected the best way to install a variety of exciting ways to produce the best source of the vibration Excellent results. BP based on the three-tier network, con
8、structed directly adaptive neural network controller and isolation system for the active vibration control and avoid the previous neural network active vibration control of dual-network structure, the method used the system as a neural network output Enter the study, or do not need to advance on-lin
9、e identification system capable of real-time adjustments to find the optimal control of the controlling power, has a good adaptability. GUI design using adaptive neural network controller topology, the design based on Matlab adaptive neural network controller. The results show that the use of the de
10、sign of the controller can be realized from the frequency of 0.1 Hz to 50 Hz in isolation, but also with the input of the hidden layer and the increase in the number of neurons, the effect of low-frequency vibration isolation have some improvement, and Meanwhile, the neural network controller is als
11、o complicated by the structure, size of network increases, computing and slow down the pace of training, vibration control systems to meet the real-time requirementsKey words: Neural networks,Active vibration isolation, the Executive, Dynamics, MATLAB - 43 -第 1 章 绪论1.1 引言 振动是人们生产和生活中常见的现象,振动给人类和机器所带
12、来的危害是不言而喻的。它不仅影响到机械的使用性能,操作人员的正常工作,造成健康结构的损害,而且还影响舰船,飞机,车辆的工作性能,乃至影响到人的健康。 在振动控制领域中,最优控制,次优控制,极点控制法是常用的设计方法1。他们的一个共同点就是基于被控对象的近似数学模型,而且是线形数学模型。而事实上,被控对象往往具有变结构,变成次,时变性以及各种不确定性等特点,难以建立有效的数学模型。特别是对于复杂非线性系统,建立数学模型显得有为困难和复杂。甚至即使建立了数学模型往往也不利于设计和控制。因此讨论隔离振动机理进而寻找理想的复杂隔振系统建模方法具有极其重要的意义。 由于神经网络能够充分逼近任意复杂的非线
13、性关系,能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性,具有高度并行性,鲁棒性和容错性2,本文尝试利用神经网络模型来解决复杂的隔振系统的建模问题。旨在利用神经网络寻找当一个隔振系统参数具有何种变化规律时,系统具有相对满意的隔振效果。从而为非线性隔振系统的设计提供一种新的方法。1.2 主动隔振控制技术国内外研究现状与发展 目前,国内外关于振动主动控制技术的研究开展很多,振动主动控制技术自50年代发展起来,已形成了极点配置,最优控制,自适应控制,鲁棒控制等多种控制方法,它们的特点就是根据被控对象的数学模型及控制系统的要求指标来设计控制器,并要求对控制规律加以数学解析描述,实际上,在工程中存在大量的复杂情
14、况 ,其复杂性表现为系统的本体结构非先线性,模型结构不确定性与参数的时变性,对这些系统难以确立有效的数学模型,即能够建立其模型也往往过于复杂,即不利与设计,也难于实现有效控制,智能控制理论的产生与发展为振动主动控制提供了新的方法。目前这一方法才刚刚起步,仅有少量的报道如刘华2等提出一类非线性振动自适应控制的神经网络方法,但采用该方法事先需要已知受控系统与干扰动态系统的阶次,朱美玲等3的一种基于BP网络的自适应控制方法,它不需要被空对象的数学模型,但在模型与网络的实时匹配上还存在着问题 具有质量和弹性的结构或装置,在运动中都会产生振动。振动会影响设备的使用,严重的则导致毁坏。为了解决这一问题,设
15、计师们构思了许多办法,首先是让机械结构的自振频率远离非激励频率,这使得在早期的振动分析中自振频率的计算成为主要的计算内容。其次,在机器和结构上附加一些吸振和隔振装置,以吸收振动或隔离振动。如在大桥上安设附加的弹性阻尼器,在汽车车轮与车身间串入弹簧等。这些装置是利用附加的质量、弹簧或阻尼的联合作用吸收或隔离系统的振动,并不需外加的能源,故称为无源隔振或被动隔振(passive control)。这种无源隔振能很好地抑制系统窄频带振动,至今仍是一种实用而有效的隔振方法。但随着科学技术的发展,一种固有频率很低、频域很宽的振动如飞行器受强风振动、大地脉动等突显出来。对这类振动,被动隔振是无能为力的4。
16、于是一种利用外部能源产生控制力,以抑制系统振动的方法主动隔振(activecontrol)得到了迅速发展,并开始在宇航、高层建筑、超精密加工和测量等许多领域中应用。 被动隔振是在振源与系统之间加入弹性元件、阻尼元件甚至惯性元件以及它们的组合所构成的子系统。被动隔振结构简单、易于实现、经济性好,因而对要求不高的一般振动系统均采用之,但是对于要求较高的微幅精密隔振,被动隔振显得有些力不从心。一者被动隔振很难隔离低频振动;二者阻尼降低隔振效率,但又对降低共振振幅起极大作用,被动隔振无法解决此矛盾5。 主动隔振是指在振动控制过程中,根据所检测到的振动信号,应用一定的控制策略,经过实时计算,进而驱动作动
17、器,达到抑制或消除振动的目的。主动隔振特别适用于低频隔振和高精度隔振。因此,尽管主动隔振需要外加能源,配置相应的测量系统,但由于其效果好,实用性强等潜在的优越性,正越来越受到人们的重视6。主动隔振技术有很悠久的历史,能追溯到离心摆调节蒸汽机转速和纵擒机调节钟表周期,二次大战后的军备竞赛又促使其兴起,迅速发展成跨学科的力学分支。纵观其发展过程,可划分为重点突破、广泛探索和重点攻关3 个阶段7,8。从20 世纪50 年代起,主动隔振控制取得了3 项突破,即实现了机翼颤振的主动阻尼,提高了飞机航速;磁浮轴承控制离心机转子成功,创造出分离铀同位素的新工艺,主动隔振提供了超静环境,保证惯导系统满足核潜艇
18、和洲际导弹导航的精度要求。20 世纪70 年代是广泛探索主动隔振控制在各工程领域应用的阶段,尤其是为满足惯性仪表校准技术的要求而开发的一系列气动和液动伺服隔振系统,如美国空军于1976 年开始研究的用于惯性仪表的精密隔振平台,采用气动与电磁支承并用,并采用主动控制技术,平台固有频率1Hz,转动角速度允许值为0.001rad/min,以转动半径0.1m 计算,在平台固有频率处的加速度允许值为310-9g9,进入80 年代,主动隔振控制技术在几个工程领域的应用前景相当明朗,这就是用主动隔振抑制挠性航天结构振动,控制精密设备或精密产品加工、测试中的振动,以及车辆半主动振动控制,如日本80 年代研制的
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