柔性悬臂梁振动主动控制实验研究

以压电陶瓷为作动器，并采用独立模态控制法，对冲击载荷作用下的大柔度悬臂梁前三阶模态进行了振动主动控制研究。实验结果表明，使用独立模态控制方法，能有效地抑制悬臂梁的振动，控制效果非常明显。采用模态滤波和相移控制器进行模态分离和相位调节，可获得最大结构阻尼，取得良好的动态控制效果。     

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ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.     

纤维缠绕复合材料圆环壳线型设计与优化

由微分几何理论，导出了纤维缠绕圆环壳曲面的滑移和架空判据。基于薄膜理论和网格理论，结合圆环壳几何特征，得到了内压作用下纤维螺旋加环向缠绕圆环壳的平衡方程组，给出了均衡缠绕线型的确定方法。以稳定缠绕条件和壳体强度要求为约束，缠绕层最小质量为优化目标，利用收敛效率较高的序列二次规划算法（SQP）求得了不同爆破压强下的各项最优均衡缠绕参数。文中的设计方法真实反映了环壳结构特征和实际工程设计要求，算例表明可直接应用于纤维缠绕环壳的初步设计。     

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，