基于自适应滤波前馈控制的结构振动抑制研究.pdf

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1、《电气自动化}2012年第34卷第3期控制理论及其应用ControITheory＆ItsApplication基于自适应滤波前馈控制的结构振动抑制研究缑新科，管佩刚(1．兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州730050；2．甘肃省工业过程先进控制重点实验室，甘肃兰州730050)摘要：采用自适应滤波前馈方法对压电智能结构悬臂梁进行振动控制。分别研究了常用LMS自适应算法及其改进型NLMS算法在振动主动控制中的应用，并对两种算法的性能进行了比较。理论分析和仿真结果表明，自适应滤波前馈控制能够有效的控制悬臂梁的振动，基于NLMS算法比基于LMS算法的前馈控

2、制具有更快的响应速度和更小的稳态误差。关键词：前馈控制；振动抑制；悬臂梁；自适应滤波[中图分类号]TM571．6+4；TP273．2[文献标志码]A[文章编号]1000—3886(2012)03—0005—02StudyofStructureVibrationSuppressionBasedonAdaptiveFilterFeedforwardControIGOUXin—ke'-．GUANPei—gang(1．CollegeofElectricalandInformationEngineering，LanzhouUniversityofTechnology，L

3、anzhouGansu730050，China；2．KeylaboratoryofGan~uAdvancedControlforIndustrialProcesses，LanzhouC．ansu730050，China)Abstract：Usingadaptivefilterfeedforwardmethodtocontrolthevibrationofintelligentpiezoelectricstructurecantileverbeam．ThecommonlyusedadaptiveLMSalgorithmanditsimprovedformNLMS

4、algorithmwerestudiedandtheperformancesofthetwoalgorithmswerecomp~ed．Theoreticalanalysisandsimulationresultsshowthatadaptivefilterfeedf0rw盯dcontrolcaneffectivelysuppressthevibrationofthebeamandthefeedf0rwardcontrolbasedonNLMSalgorithmhasfasterresponsespeedandsmallersteady—stateerrort

5、hanbasedonLMSalgorithm．Keywords：Feedforwardcontrol；Vibrationcontrol；Cantileverbeam；Adaptivefilter0引言量为，，密度为P，长度为，宽度为b，厚度为t，横截面积为A，压电片的弹性模量为，厚度为￡，长度为f，压电应力常数为K3，结构的振动在工程应用中非常普遍，这些振动会严重影响结压电应变常数为7，，压电传感器的电容。构的性能和使用寿命，因此对结构的振动抑制是必要的。由于柔根据欧拉一伯努利简梁(Euler·Bernoulli梁)振动理论，在控性结构具有固有频率低、挠度高、

6、阻尼小等特性，被动减震对这类制开路情况下悬臂梁的横向振动偏微分方程为：控制无能为力，于是采用智能结构利用外部能量产生控制力的振动主动控制得到了迅速发展⋯。学者提出了多种振动主动控制+pA：0。‘的方法。基于现代控制理论的LQR，H：／H等控制方法；智能式中，W(，t)是悬臂梁的挠度。控制，例如模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等都是根据固有振型目前振动主动控制的研究热点。LQR算法要求建立系统数学模的展开原理，梁的型的精确度很高，当出现偏差时系统不能自动修正，甚至会出现tp挠度W(，)可用它t—不稳定现象；H／H控制算法是在频域内实现设计的；智能控制J的固有

7、振型()算法的计算量很大，不能够很好的满足振动控制系统的实时性l的线性组合表示刖I要求。一。。’厶。。如下：JL本文采用自适应滤波前馈控制方法对压电智能结构悬臂梁(，t)=的前两阶振动进行控制。自适应滤波可以不断调节自身参数使图1压电悬臂梁模型系统的输出自动跟踪振动信号，使不可预知的外扰能够得到及时∑()(t)抑制。相对于智能控制算法，自适应滤波前馈控制算法的运算量式中，’7；(t)为模态坐标；；()为关于质量归一化的正交模更小，而且其实现过程主要是迭代运算，这有利于硬件编程实现。态函数。1压电智能结构悬臂梁的模型根据悬臂梁振型函数的关系，并且考虑悬臂梁的自身

8、阻尼的压电智能结构悬臂粱模型如图1所示