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1、维普资讯http://www.cqvip.com第25卷第10期机械科学与技术V01.25No.102006芷10月MECHANICALSCIENCEANDIECHN0L0GYOctober2006文章编号:1003-8728(2006)10—1160-03基于CMAC网络的主动隔振控制技术张磊,束立红,刘永光,付永领(。武汉海军工程大学振动噪声研究所,武汉430033;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100083)张磊摘要:针对主动隔振系统存在非线性,提出一种基于CMAC神经网络控制器的主动控制方法。由于系统的次通道使得控制器参数无法直接利用振动误差信号
2、来调整,提出一种改进的同时扰动自适应算法,并证明该算法在数学期望上是一种随机梯度法。针对系统的非线性情况进行了仿真和试验研究,结果表明:与传统的FXLMS自适应前馈控制方法相比,所提出的方法对于存在非线性的周期性振动的隔振效果明显。关键词:主动隔振;CMAC网络;同步干扰算法;神经网络控制中图分类号:TB123~TP273.2文献标识码:AAnActiveVibrationIsolationControlMethodBasedonCMACNetworksZhangLei,ShuLihong,LiuYongguang,FuYongling(InstituteofVibra
3、tion&Noise,NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033;SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100083)Abstract:Anactivecontrolmethodbasedoncerebellarmodelarticulationcontroller(CMAC)neuralnet.worksascontrollerswaspresentedtoaddr
4、essthenonlinearityofanactivevibrationisolationsystem.Thecontrollersparameterscannotbeadjusteddirectlybyoutputerrorsignalsbecauseofasecondarypath.Animprovedsimultaneousperturbationadaptivealgorithm,whichprovestobeastochasticgradientapproxi—marionmethodintermsofmathematicalexpectation.wasp
5、resented.Simulationsandexperimentswerecarriedouttoexplainthenonlinearity.theresultsofwhichshowthattheCMACneuralnetworkcontrolmethodhasbetterefectsontheisolationofperiodicalvibrationwithnonlinearitycomparedwithatradi.tionalFXLMSadaptivefeedforwardcontrolmethod.Keywords:activevibrationisol
6、ation;CMACnetwork;simultaneousperturbationalgorithm;neuro—con—tro】低频周期性振动在舰船、航天器中大量存在。传统的益受到重视。被动隔振由于重量、稳定性和自适应性等方面的限制,对神经网络作为主动隔振系统控制器时,其非线性映射这类振动的控制往往难以奏效。主动隔振是在被控系统能力和计算量是需要考虑的重要指标。CMAC网络作为中引入次级振源,通过一定的控制策略调节次级振源的输一种通过多层映射实现联想记忆的神经网络,具有在线自出,使其产生的振动与主振源的振动相抵消,从而达到隔学习速度快、精度高、非线性逼近能力强等优点
7、,因此本振的目的。这种隔振方式可以有效克服被动隔振的缺点,文采用该网络作为主动隔振的控制器。同时,由于传统的对于低频振动有较强的隔振能力。基于次通道辨识模型的控制器参数调整方法不仅增加了基于线性滤波器的自适应前馈控制是主动隔振重要控制器的计算量,而且影响控制效果,甚至使系统不稳的控制方法,且对于线性振动具有较好的控制效果⋯。但定,因此这里采用改进的同时扰动自适应算法来调整控是,实际系统中作动器(例如电液作动器、磁致伸缩作动制器参数,可避免对次通道辨识。器)等部件往往具有非线性,线性控制方法的隔振效果很难进一步提高,因而以神经网络为主的非线
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