多自由度非高斯随机振动控制

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaFeb．252017V01．38No．2SSN1000-6893ON11—1929／Vhttp：／／hkxbbuaa．educahkxb@buaa．edu．CR多自由度非高斯随机振动控制孟韩1，黄海1’*，黄舟21．北京航空航天大学宇航学院，北京1000832．中国工程物理研究院总体工程研究所，绵阳621900摘要：在振动试验台上进行多自由度(MDOF)随机振动激励时，传统的控制方法生成的驱动信号及试验台的响应信号都是高斯信号。但

2、真实的振动干扰信号多是超高斯的；而相比于高斯激励，亚高斯激励可降低驱动信号的最大幅值。为实现多自由度亚高斯和超高斯振动控制，提出一种多自由度非高斯随机振动控制方法，该方法采用系统辨识解决系统耦合问题，而后通过选择特殊的相位生成非高斯伪随机驱动信号，再经过时域随机化得到真随机非高斯驱动信号。基于Hexapod平台的多自由度微振动试验台的亚高斯和超高斯实验表明，在试验台的响应功率谱(PSD)满足工程中常用的--t-_3dB精度的同时，亚高斯驱动信号的最大幅值相比于高斯驱动信号的最大幅值降低了20％以上；超高斯响

3、应信号的峭度与参考峭度的误差在0．2之内。实验结果验证了所提方法的有效性。关键词：非高斯随机振动控制；多自由度；功率谱密度；峭度；相位选择中图分类号：V416．5；TB533文献标识码：A文章编号：1000—6893(2017)02—220458—08振动试验台常被用于复现与振动干扰信号功率谱相同的振动信号，且传统的随机振动控制方法得到的试验台响应信号都服从高斯分布口]。但实际环境的振动干扰信号往往呈现出超高斯分布的特性，如车辆运输12]、机载设备和风载口41等振动环境。有计算结果表明，在同等量级下，超高斯

4、振动环境中结构的应力大于高斯振动环境的rI]，因此采用高斯信号模拟实际振动干扰环境，将会导致较大的误差[6]。所以在模拟随机振动环境实验时，试验台在复现功率谱的同时，还应能模拟干扰信号的超高斯分布特性。在宽带随机模态测试实验中，当驱动信号的最大值超过驱动设备的上限时，为保证设备的安全，传统的处理方式是限制驱动信号幅值，即超过驱动设备上限的部分用上限值代替，但这种处理方法会影响驱动谱。为克服这个缺点，采用亚高斯信号作为驱动信号，在降低驱动信号的最大值的同时，不会改变驱动谱。与限制驱动信号幅值相比，采用亚高斯激

5、励更具优越性[7]。为实现非高斯控制，国内外的学者进行了一些研究。在国外，Winterstein[8]采用Hermit多项式函数将高斯信号转换成非高斯信号。在1997年，Smallwood对Hermit多项式函数进行扩展，提出零记忆(ZeroMemoryNonlinear，ZMNL)转换函数凹]，并给出若干形式的函数口⋯。这些转换函数功能类似，都能够将高斯信号转换成具有指定峭度的非高斯信号，但该方法生成的非高斯信号的峭度有一定的限制。Hsueh和Hamernik[1圮提出在选择随机信号的相位时，采用将一兀～

6、兀间均匀分布的随机相位的某段置零收稿日期：2016一05—20；退修日期：2016—07—06；录用日期：2016—09—07；网络出版时间：2016—10—0909：36网络出版地址：WWWcnkinet／kcms／detail／11．1929V．201610090936002．html*通讯作者E-mail：hhuang@buaaeduCR飘崩格武：孟韩。黄海，黄舟．多自由度非高斯瞳枧振动控韵!Jj，航空学报．2017．38(2)：220458．MENGH．HUANGH，HUANGZ．Multi-deg

7、ree—of-freedomnon-Gaussianrandomvibrationcontrol[JJActaAeronauticaetAstronauticaSinical2017。38(2)：220458．220458．1航空学报或将随机相位的分布空间缩小的方法，该方法能够得到具有单个峰的超高斯信号。Stein—wolfE”。141通过选择特殊相位生成非高斯随机信号，该方法只改变相位信息，不会改变信号功率谱特性，并将该方法应用于单自由度振动台的亚高斯和超高斯控制。在国内，Xu等H1提出了一种均方根(RM

8、S)随时间变化的非高斯信号生成方法，蒋瑜等[1朝提出了一种幅值调制和相位重构的非高斯的数值模拟方法，陈家焱等口胡提出了基于泊松过程的超高斯随机振动控制方法。国内外研究学者提出的这些方法主要针对单自由度非高斯随机振动控制，对多自由度非高斯振动控制的研究还较少见。陈怀海等[171通过逆系统生成多输入多输出非高斯随机驱动信号，并通过悬臂梁模型进行仿真验证，但是该方法依赖于控制对象的理论逆模型，对于复杂的振动试验台，系统