船用往复式机械的振动主动控制技术分析

船用往复式机械的振动主动控制技术分析

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时间:2019-03-01

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1、哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者(签字):日期:年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学

2、。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文(□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后)由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者(签字):导师(签字):日期:年月日年月日船用往复式机械的振动主动控制技术

3、研究摘要本论文针对的船用往复式机械主要包括柴油机和空气压缩机。这类机械引起的振动的线谱特性往往是由转速决定的基频及其倍频的组合形式。然而被动控制对于低频段的振动的控制较难有效,因而实际应用中这类机械低频段的振动常常引起较大的问题。本文采用了主动控制的方式,探索一种针对这种振动特性的控制方法。本文首先具体分析了这类机械的振动特性,并通过实际柴油机的测试结果说明其振动的谱线形式以及低频段的振动往往较强。然后针对这种振动特性推导了自适应LMS算法的控制效果。这里将自适应滤波器作为原系统的一部分,推导了新系统的z域传递

4、函数特性。结果表明正弦信号作为参考信号时,由系统期望信号至误差信号之间的传递函数的零点即为该正弦频率处。这样以一种更直观的方式证明了算法的理想效果。最后我们通过一系列的实验探索该算法在往复式机械振动主动控制上的更好应用。先进行了模态测试、传递函数测试和误差通道离线辨识实验,用于了解结构特性并为后续实验和仿真提供相关数据。后分别进行了采用传统的滤波xLMS算法(考虑通道间耦合和不考虑耦合)、梳状滤波算法和改进的滤波xLMS算法的振动主动控制实验。实验采用了运算速度更快性能更加稳定的DSP控制器,在该控制器上成功实

5、现了上述算法的c程序设计及运行。其中对程序的设计阐述除了涉及到算法原理外,还包括频率测量、参考信号生成、数字滤波器设计以及算法的Simulink仿真等内容。实验最后还实现了双DSP联合作用,克服了运算量较大时运算时间不足的问题。这些实验中,具有创新性的改进的滤波xLMS算法取得了最好的控制效果,从而找到了一种针对于往复式机械的更好的振动主动控制方法。关键词:振动主动控制;滤波xLMS算法;往复式机械振动哈尔滨工程大学硕士学位论文船用往复式机械的振动主动控制技术研究ABSTRACTThemarinerecipro

6、catingmachinerymentionedinthisthesisincludesdieselengineandaircompressormainly.Suchmachinesalwayscausevibrationwhichhasthelinespectrumcharacteristic.Thelinespectrumcontainsafundamentalfrequencyanditsharmonicsthatarerelatedtotherotationalspeed.Itishardlytogua

7、ranteethegoodeffectatthelowfrequencybandthroughpassivevibrationcontrolforthemachines.Sothiskindofvibrationoftenbringslargeproblemsinpracticalapplication.Inthisthesis,anactivevibrationcontrolmethodisexploredtosolvethisvibrationmatters.Firstlythevibrationchara

8、cteristicofthereciprocatingmachineryisanalyzed.Andthetestresultonadieselengineisexhibitedtoexplainthevibrationspectrumwhosehighlinesmainlylocateinthelowfrequencyband.AadaptiveLMSalgorithmisderiv

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