六自由度隔振平台实验系统主被动耦合减振控制方法研究

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1、学校代号10532学号B1202S011分类号TH113.1密级公开博士学位论文六自由度隔振平台实验系统主被动耦合减振控制方法研究学位申请人姓名钱承培养单位机械与运载工程学院导师姓名及职称鄂加强副教授学科专业机械工程研究方向复杂机电系统优化建模与控制论文提交日期2015年03月18日学校代号：10532学号：B1202S011密级：公开湖南大学博士学位论文六自由度隔振平台实验系统主被动耦合减振控制方法研究学位申请人姓名：钱承导师姓名及职称：鄂加强副教授培养单位：机械与运载工程学院专业名称：机械工程论文提交日期：2015年03月18日论文答辩日期：2015年0

2、5月31日答辩委员会主席：龚金科教授、博导ResearchonactiveandpassivevibrationcontrolmethodofthesixdegreesoffreedomvibrationisolationplatformexperimentsystembyQIANChengB.E.(HunanUniversity)2009M.S.(HunanUniversity)2011AdissertationsubmittedinpartialsatisfactionoftherequirementsforthedegreeofDoctorofEngi

3、neeringinMechanicalEngineeringintheGraduateSchoolofHunanUniversitySupervisorProfessorEJiaqiangMarch,2015湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担＇作者签名；骑务日期：办／Ｓ年

4、６月２日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子脱允许论文被查阅和借阅。本人授权糊南大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印。、缩印或巧描等复制手段保存和汇编本学位论文本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保密回。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）■作者签名；日船办ｆＳ年６月２■日导师签名＾曰期；兴少年６月方曰六自由度隔振平台实验系统主被动耦合减振控制方法研究摘要Stew

5、art六自由度并联平台作为航天器精密测量仪器的减振机构，其减振性能的好坏已成为当前发展航天器在轨测量技术的主要课题。目前，Stewart六自由度并联机构是国内外学者公认最为有效的减振装置，其最突出优点在于具有高刚度，定位准确，承载能力强，动态特性好等。到目前为止，应用于实际的Stewart减振装置为了安全可靠的要求，大部分偏于被动减振控制且取得了不朽的成果，而通过主动控制减振的Stewart平台多年来一直成为国内外研究者探讨和研究的重要课题之一，且已取得一定的成就。为了兼顾可靠性及减振性能，本文设计和优化了Stewart减振机构性能，同时耦合主动减振控制法，

6、采用压电作动器作为主动控制元件应用于Stewart六自由度并联平台，建立主动控制算法对振动的传递进行有效的衰减。本论文以国防武器装备预研重点基金项目“甚高分辨率××减/隔振总体设计方法”(9140A2011QT48)为依托，建立了基于压电作动器作为主动元件的Stewart六自由度减/隔振平台，采用数值仿真优化与实验相结合的方法，通过研究压电作动器迟滞特性并建立相应控制单元的基础上应用于经过优化后的被动Stewart减/隔振平台，并通过每个作动器运行时加速度传感器采集的数据判别控制信号的混沌特性，同时根据混沌特性建立相应的控制规律。本课题研究成果不仅对航天器在

7、轨减振控制具有重要的理论与应用价值，而且对今后更深入的研究具有重要参考价值。本文的主要创新点可以归纳为：(1)针对Stewart六自由度并联减/隔振平台的主动减振元件压电作动器具有的迟滞特性，在Preisach迟滞模型理论基础上分别引入了RBF神经网络法、模糊最小二乘支持向量机法及两者的线性叠加法来计算Preisach迟滞模型加权值，其训练样本来自于FORCs试验曲线并根据传统的Preisach离散迟滞建立法确定初始的迟滞单元加权值作为输出及迟滞单元在α-β平面中电压坐标作为输入，并以此结合二次多项式插值法建立压电迟滞模型，并通过对比分析和仿真验证对迟滞外环

8、和迟滞内环进行误差分析，结果表明了RBF神经网络法与