压电叠堆主动减振的神经网络PID实时控制

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1、第46卷第4期2014年8月南京航空航天大学学报JournalofNanjingUniversityofAeronautics&Astronautics压电叠堆主动减振的神经网络PID实时控制陈万华1’2王元兴2沈星3聂旭涛2黎壮声(1．中国空气动力研究与发展中心空气动力学国家重点实验室，绵阳，621000；2．中国空气动力研究与发展中心，绵阳，621000；3．南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室，南京，210016)V01．46No．4Aug．2014摘要：为实现对带有模型尾支杆支撑系统在吹风过程中振动特

2、性的实时控制，以压电陶瓷叠堆为减振元件设计了尾支杆一体化结构；提出了神经网络PID(Proportion-integration—differentiation)实时控制方法，建立了该尾支杆一体化结构的运动方程，推导出神经网络进行系统识别的状态方程，以此为基础进行控制器的设计并基于Labview软件编写控制程序；最后在风洞中，对该控制方法的控制效果进行了试验验证。试验表明利用该控制系统可进行实时控制；对不同风速下激励的振动，控制后的均方根幅值(ROOtmeansquare，RMS)减小55％以上，且该控制方法具有良好的鲁

3、棒性、可靠性和容错性。关键词：实时控制；压电陶瓷叠堆；PID神经网络；主动减振中图分类号：-1。P21文献标志码：A文章编号：1005—2615(2014)04-0587—07NeuralNetworkPIDReal—TimeControlforActiveVibrationReductionUsingPiezoceramicsStacksChenWanhua1”，WangYuanxing2，ShenXing3，NieXutao2，LiZhuangsheng2(1．StateKeyLaboratoryofAerodyna

4、mics，ChinaAerodynamicsResearchandDevelopmentCenter，Mianyan，621000，China；2．ChinaAerodynamicsResearchandDevelopmentCenter，Mianyang，621000，China；3．StateKeyLaboratoryofMechanicsandControlofMechanicalStructures，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics，Nanjng，210016

5、，China)Abstract：Tocontrolvibrationofsupportcantileverinstalledmodelinrealtimeinwindtunnel，asup—portcantileverstructureintegratedwithpiezoceramicsstacks，usedasdampingelements，isdesigned．Andaneuralnetworkproportion—integration—differentiation(PID)real—timecontrolme

6、thodisproposed．Thedynamicsequationofthesupportcantileverisestablished，andthestateequationforsystemidenti—ficationisdeducedthroughtheneuralnetwork．Afterthat，thecontrollerisdesignedandrealizedbyprogrammingbasedonLabviewsoftware．Finally，theexperimentsinwindtunnelare

7、implementedtovalidatetheeffectivenessofthecontrollingmethod．Theexperimentalresultsindicatethatreal—timevi—brationreductioncanbeexecutedbythecontrolsystem．Forvibrationsexcitedinwindtunnelatdiffer—entwindspeeds。therootmeansquare(RMS)amplitudesofvibrationsaredecreas

8、edbymorethan55％usingthecontrolsysteminrealtime．Thecontrolmethodispossessedofrobustness，reliabilityandfault—tolerance．Keywords：real—timecontrol；piezoceramicssta