基于ICA的柔性机械臂振动模态参数识别研究.pdf

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1、第2期组合机床与自动化加工技术No.22016年2月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueFeb.2016文章编号:1001—2265(2016)02—0070—02DOI:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.02.019基于ICA的柔性机械臂振动模态参数识别研究木杜菲,马天兵,熊能(安徽理工大学机械工程学院,安徽淮南232001)摘要:为了准确地建立柔性机械臂动态系统模型,针对其振动信号的多模态耦合相关特点,采用独立分量分析(ICA)的方法实现对系统振

2、动模态参数的识别。通过ICA前后振动信号的频谱和功率谱对比分析表明,该方法能直接从结构的动态响应信号中提取结构的模态参数,并能有效抑制模态耦合噪声。关键词:柔性机械臂;振动模态参数识别;独立分量分析中图分类号:TH164;TG506文献标识码:AStudyonVibrationModalParameterIdentificationofFlexibleManipulatorBasedonICADUFei.MATian—bing.XIONGNeng(SchoolofMechanicalEngineering,AnhuiUniversit

3、yofScience&Technology,HuainanAnhui232001,China)Abstract:Inordertoestablishdynamicsystemmodelofflexiblemanipulatorsystemaccurately,andinviewofmulti.modalcouplingcharacteristicstoitsVibrationsigna1.ICAmethodwasadoptedtorealizetheidenti—ficationofsystemvibrationmodalparame

4、ter.ThefrequencyandpowerspectrumofvibrationsignalbeforeandafterICAshowsthatthismethodcanextractthemodalparametersdirectlyfromthedynamicresponsesignalofstructure,andcaneffectivelysuppressmodalcouplingnoise.Keywords:flexiblemanipulator;vibrationmodalparameteridentificatio

5、n;independentcomponentanalysis的最佳逼近。其原理如图1所示。0引言厂I——]r_厂——]S】l—X一B————一柔性机械臂的弹性振动会降低末端定位精度,影响=ASy.混合矩阵解混矩阵运行稳定性,对其进行振动控制往往需要建立数学模型,而理论建模通常都存在困难。根据振动信号建模需面临图1ICA原理图信号的复杂I生,因为动态信号容易与噪声相混叠,并且多2ICA识别模态步骤模态系统还存在模态耦合相关的特点。独立分量分析模态分析之所以应用广泛是因为它有较好的通用(ICA)通过对系统输出信号的盲分析,能在一片混叠耦合

6、性,模态参数能够描述一个系统任何输入类型及输入的振动信号中分离、提取出系统模态信息,有助于更准确范围的工作状态。其步骤为:的识别系统振动模态参数。在ICA方法识别结构模态参(1)从待分析的系统上测试得到观测信号(t);数方面,静行等人应用FastlCA算法识别了土木框架结(2)对观测信号(t)应用盲源分离技术,得到混构的模态参数。王俊元将ICA方法应用于仓库堆垛机合矩阵A和源信号估计(t);的模态参数识别。Yang等人将I-Iilbert变换和ICA算法(3)振型矩阵p中的信息包含在混合矩阵A中,结合用于识别钢结构悬臂梁的模态参数,均

7、得到了一定的效果。本文尝试应用ICA算法来进行柔性机械臂振动模态响应q(t)的信号特征(频率,阻尼比)包含在源信模态参数的识别研究。号估计s(t)中;(4)应用单模态识别技术(如半功率带法,时域峰1ICA算法原理值拟合法等)从源信号s(f)估计中识别出频率和阻尼ICA方法以非高斯源信号为研究对象,在独立性比。将频率从小到大排列,并按照相应的顺序重新对假设的前提下,对多路观测到的混叠信号进行盲分离,阻尼比和混合矩阵A中的列向量进行排序,最终得到从而使蕴含在混叠信号中的独立信源信号能较完好地系统的频率向量、阻尼比向量和振型矩阵。分离出来。

8、是多个信源S经混合矩阵A组合而成。3柔性臂振动信号的采集其应用方法是:在S与A均未知的情况下,求一个解本文研究的柔性机械臂由步进电机驱动,由于步进混矩阵曰,使得通过它后所得输出l,(Y=BX)是s收稿日期:2015—04

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