柔性结构系统的子空间分析方法

子空间状态空间系统辨识(4SID)方法是分析线性振动系统动态特性的一种新的时域方法。该方法直接从测量数据辨识出系统的状态空间模型,无需非线性搜索和参数正则化,具有良好的数值特性,尤其适用于复杂的高阶多变量系统。本文应用其对一已知模态的桁架结构进行了仿真分析。     

利用压电主动构件进行空间桁架结构的振动控制(英文)

主动控制是增强结构设计鲁棒性、提高结构性能的一种有效方法。本文利用在空间桁架结构内部配置的压电主动构件作为控制执行元件,进行了结构的主动阻尼控制实验,获得了较好的阻尼控制效果.首先设计了一种用于桁架结构控制中的压电堆式主动构件,并对其进行了实验研究,然后采用直接速度反馈控制策略,实现了结构的主动阻尼控制。文中还引入模态耗散能因子的概念,讨论了主动构件的优化配置问题.通过实验比较了空间桁架结构开环和闭环时的振动响应,说明了文中所述方法的有效性.     

时滞系统的Elman网络多步预测模糊控制方法

讨论了Elman神经网络的结构与学习算法,研究了基于Elman网络的动态系统辨识模型、预测模型及预测算法,并与模糊控制相结合,研究神经网络多步预测模糊控制方法。仿真结果表明该方法可以提高系统的鲁棒性及稳定性,多步预测最佳模糊控制的控制精度及ITAE指标均较无预测时要优。     

直升机结构响应主动控制研究中的若干问题

随着控制理论的不断发展，主动控制的实现方式也多种多样。在线辨识是自适应控制的关键所在，而辨识算法也是多种多样，这样结合在线辨识功能的自适应控制种类就更多。本文旨在对已经应用或者即将应用和可能应用到在直升机振动控制上的，并具有在线辨识功能的多种结构响应主动控制技术进行比较，并提出其中值得研究的若干问题，有助于今后的进一步研究。     

结构振动控制中主、被动构件的优化配置

本文建立了主被动一体化振动控制复合结构的一般运动方程,在此基础上,建立了主动与被动构件优化配置问题的模型,推导了闭环控制下结构模态阻尼比的求解公式,并以此为目标函数,实现了用模拟退火搜索算法求解主动、被动构件位置优化问题的过程。通过一个空间桁架算例,实现了多个粘弹性阻尼构件与层积式压电推构件杆的位置优化配置,分析讨论了被动阻尼控制对主动构件位置优化的影响。     

结构振动控制中,被动构件的优化配置

本文建立了主被动一体化振动控制复合结构的一般运动方程,在此基础上,建立了主动与被动构件优化配置问题的模型,推导了闭环控制下结构模态阻尼比的求解公式,并以此为目标函数,实现了用模拟退火搜索算法求解主动、被动构件位置优化问题的过程。通过一个空间桁架算例,实现了多个粘弹性阻尼构件与层积式压压电堆构件杆的位置优化配置,分析讨论了被动阻尼控制对主动构件位置优化的影响。     

主、被动振动控制一体化理论及技术(Ⅱ)--组合控制

本文是系列讲座的第二篇，涉及组合振动控制的基本问题，重点介绍近几年的研究结果。包括：各种阻尼材料及其性能，筒型粘弹性阻尼器特性及设计方法，自由和约束阻尼层结构以及粘一弹性复合结构的分析，直线式压电作动器PZT-AM和TOKIN的特性、试验及设计；在此基础上，以空间桁架为例，讨论了组合振动控制实现问题，涉及动力学特性分析和试验，用评价函数描述被动振动控制参数对主动振动控制的影响，作动器和阻尼器的优化配置等。从工程应用角度，本文指出应当建立相应的数据库，用来指导结构设计。     

环境激励条件建筑结构的试验建模研究

通过环境激励模态识别技术对一座中高层新结构大楼环境激励试验建模研究。首先介绍了试验模型设计 ,并在现场测量整栋大楼在环境激励下的振动响应。然后采用新发展的频率空间域方法 ( FSDD)进行模态识别 ,分别在 0～ 4.5 Hz和 0～ 6.5 Hz频率范围识别出 9阶弯曲和扭转模态频率和振型。采用频率空间域方法识别了结构的阻尼特性 ,并得到满意的结果。所得试验模型已成功应用于 CFT大楼的有限元动态模型修正。所研发的试验建模技术可望在结构响应预报 ,健康监测和振动控制中发挥重要作用     

基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制

基于神经网络动态逆方法，给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题，并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化，从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差，通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller，SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间，使其能更好地重构系统逆误差，最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究，表明了本文方法的有效性和可行性。     

低速风洞试验模型振动主动控制技术

风洞试验悬臂梁结构的尾部模型支撑系统在风载激励下会产生振动,振动会威胁试验安全,影响试验结果。为抑制模型及支撑系统振动,本文研究了一种主动抑振控制系统并取得应用。其中,抑振系统执行机构采用压电材料,控制系统采用自适应内模控制算法。对自适应内模控制算法的结构和工作原理进行了分析,介绍了训练模式下模型参数辨识和试验模式下控制参数的自适应调整过程,建立了基于自适应内模控制算法的控制系统。在地面模拟台采用信号发生器模拟系统激励,作为控制系统输入,验证了控制算法。结合风洞试验,在实际工况下验证了系统的控制效果。结果表明,采用基于自适应内模控制算法的振动主动控制系统,可以将模型振动减小70%以上。     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

螺栓连接梁的非线性动力学响应分析

连接界面存在复杂的非线性行为和机理。连接部位是导致结构复杂非线性动力响应的关键所在。传统结构动力学分析中,通常忽略连接或采用线性化的方法来建模,造成无法分析和研究含连接结构的非线性动力行为的困难。文中在分析改进Iwan模型用于连接界面动态力学行为描述的基础上,将改进Iwan模型用于构造非线性连接元,该单元能够反映连接界面在不同载荷幅值下的复杂的粘着-滑动行为特征,能反映出幅变非线性阻尼的特征。进一步,应用该连接单元分析了螺栓连接梁的非线性动力学响应。结果表明,该连接单元能够反映出连接结构动力学响应的非线性特征,可方便地与现有有限元动力计算程序接合,用于含连接结构非线性动力学响应的分析。     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法，该方法对受控对象的已知部分，有用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统，仿真表明该方法是有效的。     

基于加速度测量的智能桁架结构振动主动控制

加速度传感器具有频带宽、结构简单、重量轻等优点而获得了广泛使用，因此研究基于加速度测量的结构控制系统具有较大的实用价值。文中的只能获得加速度时，采用模态滤波器技术实现从物理加速度响应解耦得到单模态加速度的响应。然后改变Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ观测器的结构形式，从模态加速度响应观测得到模态们移和模态速度响应。基于模态滤波器和最优控制理论，采用独立模态空间控制策略，实现了具有密集模态的三维柔性智能桁架结构     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

根据反馈线性化理论，讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明，该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。     

压电叠堆主动减振的神经网络PID实时控制

为实现对带有模型尾支杆支撑系统在吹风过程中振动特性的实时控制,以压电陶瓷叠堆为减振元件设计了尾支杆一体化结构;提出了神经网络PID(Proportion-integration-differentiation)实时控制方法,建立了该尾支杆一体化结构的运动方程,推导出神经网络进行系统识别的状态方程,以此为基础进行控制器的设计并基于Labview软件编写控制程序;最后在风洞中,对该控制方法的控制效果进行了试验验证。试验表明利用该控制系统可进行实时控制;对不同风速下激励的振动,控制后的均方根幅值(Root mean square,RMS)减小55%以上,且该控制方法具有良好的鲁棒性、可靠性和容错性。