传感器位置优化及自适应控制

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1、中国科学:技术科学2011年第41卷第5期:602~610《中国科学》杂志社www.scichina.comtech.scichina.comSCIENCECHINAPRESS论文空间智能桁架的传感器作动器位置优化和分散化自适应模糊振动控制*李东旭,刘望,蒋建平,许睿国防科学技术大学航天与材料工程学院,长沙410073*E-mail:dongxuli@263.net收稿日期:2010-12-08;接受日期:2011-01-31国家自然科学基金(批准号:10472006)资助项目摘要提出了作动器和传感器配置优化和分

2、散化自适应控制方法以解决桁架系统的振关键词动控制问题.建立了主动杆的机电耦合方程,提出了不依赖于控制方法的优化准则,采用空间智能桁架主动振动控制遗传算法得到了作动器和传感器在大型空间智能桁架系统中的最优位置.而且设计了一种自适应模糊控制分散化自适应模糊振动控制器来控制大型空间智能桁架系统.推导了大型空间智能桁架系分散化控制统考虑剩余模态影响的动力学方程,利用滑模控制方法改进了自适应模糊控制方案,并以遗传算法T字型桁架结构为例进行了验证性实验.实验结果表明,遗传算法对于作动器和传感器的配置优化是可靠的、有效的,自适

3、应模糊控制器能有效地抑制大型空间智能桁架系统的振动,且没有控制溢出和观测溢出问题.大型空间桁架结构在航天器中有着广泛的应用,主动杆中至少有一个作动器和一个传感器.大型空例如航天飞机雷达地形测绘任务中支撑桁架结构和间智能桁架系统振动控制的关键点之一是作动器和[1]国际空间站的支撑桁架结构等.这类结构具有一些传感器的位置配置.作动器和传感器的位置优化是特殊的动力学特性,比如低刚度、弱阻尼比、低固有大型空间智能桁架结构振动控制中的必要工作.频率等.由于这些特性,大型空间桁架结构极易发生然而,用于作动器和传感器配置优化的

4、传统方振动.如果桁架结构受到来自外部空间的碎片撞击,法非常耗时,不适合用于大型空间智能桁架这类复[6]或者如果航天器作姿态机动运动,桁架结构的振动杂系统.因而急需发展可用于大型空间智能桁架系将被激起.一旦振动发生,它将给桁架支撑的有效载统的新的优化方法.遗传算法是一种随机性搜索算[2]荷带来十分严重的问题.因此,大型空间桁架结构法,不需要利用目标函数梯度.算法收敛速度快,利的振动控制非常重要.用该算法我们可以得到全局最优解.因此,遗传算法近年来,利用压电作动器和传感器对智能桁架用于大型空间智能桁架系统的作动器和传

5、感器配置[3~6]结构进行主动振动控制取得了很大的进展.大型优化是可行的.空间智能桁架系统不是常规的大型空间桁架结构,由于大型空间智能桁架系统非常复杂,所处的它是由普通杆和主动杆组成的复杂桁架系统,每个空间环境不确定,桁架又具有非线性、时变性等动力英文版发表信息:LiDX,LiuW,JiangJP,etal.Placementoptimizationofactuatorandsensoranddecentralizedadaptivefuzzyvibrationcontrolforlargespaceintell

6、igenttrussstructure.SciChinaTechSci,2011,54:853861,doi:10.1007/s11431-011-4333-0中国科学:技术科学2011年第41卷第5期学特点,因而难以建立大型空间智能桁架系统精确的动力学模型.因此,那些依赖精确动力学模型的传统控制方法不适应于大型空间智能桁架系统.模糊控制方法鲁棒性好,不需要特别精确的动力学模[7~9]型.Marinaki等人研究了应用PSO算法优化的模糊控制器进行梁的振动控制[10];Sun研究了挠性航天器的图1压电作动器结构

7、示意[11]模糊预测振动控制;Zhu等人研究了采用滑模模糊进[12]行挠性航天器的振动和姿态机动控制.所有这些研究都取得了较好的控制结果,然而关于空间桁架结构的模糊振动的研究很少.本文提出了一种所谓的分散化自适应模糊控制方法.大型空间智能桁架系统中含有由压电陶瓷堆作动器和PVDF传感器组成的主动杆,每个主动杆含有一组传感器和作动器.大型空间智能桁架系统是图2压电作动器动力学模型一个多输入、多输出系统,如果将一般的模糊控制方eee法应用于大型空间智能桁架系统这样的多输入、多输其中,Muu,Kuu,Ku分别为单元质

8、量矩阵、刚度矩出系统,系统将十分庞大和复杂,这意味着几乎不可e阵和耦合刚度矩阵,为广义位移,F为广义力,V为能解决大型空间智能桁架系统的振动控制问题.本作动电压.文设计了一种分散化自适应模糊控制器来解决大型采用压电薄膜PVDF传感器,与压电作动器串联空间智能桁架系统的振动控制问题.验证性实验的在同一主动杆上.传感方程可近似写为结果表明,遗传算法对于作动器和传感器的配置优