基于行波与模态的混合方法对Timoshenko梁进行振动主动控制

 基于Timoshenko梁理论，采用波控制和独立模态空间混合方法，对悬臂梁的振动控制问题进行研究。采用波控制方法实现对Timoshenko梁结构的一点或多点的横向位移的振动控制。首先,基于结构的整体运动,采用模态坐标控制方法，对结构振动进行整体控制设计。而后，基于结构的局部性质，采用波方法吸收结构振动中的高频能量并求出Timoshenko梁中波的反射因数和透射因数。理论上研究了单位力扰动下的悬臂梁的振动。考虑的具体方法是将PD反馈波控制与基于极点配置法设计的模态控制相结合。最后给出数值结果。     

基于椭圆路径的光学镜面超精密研磨技术研究

利用基于椭圆成形方法建立的二次回转曲面加工误差模型,并用最小二乘方法建立了二次回转曲面铣磨误差辨识模型。考虑到各项误差对面形误差影响的相似性,分析了合并、分开辨识相似误差所引入的误差,以此得到处理相似误差的策略。     

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。     

10 Gbit/s伪随机序列光纤通信系统PMD补偿

光纤通信线路检测到的电功率随差分群延迟变化,可作为PMD补偿的反馈控制信号。给出了这一变化关系的理论计算和曲线并通过实验验证这一关系,确定电压信号与DGD的变化关系。建立了一套完整的实验系统,并考虑了影响反馈电压信号的多种因素以及减小这些影响的措施。通过眼图给出的实验结果说明了补偿的效果,还通过误码测试仪测量了补偿前后的接收灵敏度的改变以定量说明补偿的效果,最后比较了不同情况下的补偿结果。     

飞机操纵面故障研究及其补偿重构

进行了自修复飞行控制系统各操纵面的单独／组合故障分类，研究了不同种类，不同组合，不同程度的故障下的飞机特性，分析了各种故障的影响；针对不同的故障模式分别进行了控制律重构设计并对飞机重构后的稳定性及操纵品质进行了仿真研究。结果表明，在非极端故障下，现有操纵面权限范围内，可以保证稳定飞行并具有可接受的操纵品质。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

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。     

电磁式作动器与受控结构的耦合特性研究

本文分析了电磁式作动器与受控结构的耦合特性。以某典型电磁式作动器为例,建立了它与恒流输出功率放大器、恒压输出功率放大器配套使用时的数学模型,以及它与受控结构的耦合模型,研究了受控结构耦合作用下电磁式作动器的频率特性,计算结果与试验结果一致。另外,本文还推荐将恒流输出功率放大器与电磁式作动器配合使用。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，