基于虚拟仪器的多点随机振动试验控制系统的设计

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1、基于虚拟仪器的多点随机振动试验控制系统的设计作者：叶建华职务：工程师单位：北京航空航天大学航空可靠性综合重点实验室应用领域：研发挑战：设计并实现多点随机振动试验控制系统。应用方案：使用NI公司的LabWindows/CVI软件配合动态信号分析卡NI-4551和动态数据采集卡NI-4472以及其他硬件快速开发一个基于PC的多点随机振动试验控制系统。使用的产品：LabWindows/CVI，NIPCI-4551，BNC-2140，NIPCI-4472。介绍多点激励振动试验控制技术是对大型复杂试件开展可靠性和

2、环境试验的关键技术，对产品可靠性的考核有着重要的意义。本文将给出多点随机振动试验的控制方案和控制系统的设计方案，在LabWindows/CVI平台上结合NIPCI-4551和NIPCI-4472板卡开发一个双振动台随机振动控制系统，并进行了实际连台试验。试验结果表明：在一定试验条件下，本文给出的控制方案是可行的，且所设计的控制系统具有较好的控制结果，达到了试验规范要求。引言随着对产品设备安全性、可靠性和环境适应性要求的不断提高，推动了考核产品耐振动应力的振动试验技术的发展，同时被试产品覆盖面也进一步扩宽

3、，从元器件到部件、组合件乃至整机都要求进行振动试验，以便在更高层次上充分暴露大系统可能存在的薄弱环节和设计缺陷。随着被试产品结构复杂化，体积大型化及产品重型化，单点激励振动试验已不能提供足够的推力或是达到特定的运动水平来较真实地模拟产品实际工作环境，并达到规定的试验要求。而国军标、美军标及其它许多国际标准对振动试验中的被试产品所施加应力都有严格要求，应使其尽量符合实际的产品工作环境，因此，对于无法用单点激励来形成的振动环境，则需要通过多点激励振动来解决。而目前在国内，多点激励振动控制技术还处于起步阶段，

4、多点振动控制系统更是没有研制出来。本文将介绍多点随机振动试验控制技术和基于虚拟仪器技术的控制系统的设计开发，并对实际连台试验结果进行分析讨论，希望能够为多点激励振动控制技术的进一步研究奠定一个良好的基础。系统设计1、系统组成系统由控制计算机、NIPCI-4551、NIPCI-4472、BNC-2140、功率放大器、电荷放大器、传感器、激振器、试件、夹具及连接电缆等组成（见图1）。系统使用仪器设备见表1。其基本工作原理为：控制计算机生成驱动信号由PCI-4551卡输出经功率放大器放大后给激振器来产生随机振

5、动，同时由安装在试件（或夹具）上的加速度传感器拾振，经电荷放大器后通过PCI-4472采集输入到控制计算机，从而形成闭环控制。在实际试验过程中，由于外界干扰或系统特性的影响，控制过程应反复进行，以使控制点处的振动能够达到并保持试验规范要求。传感器振动台电荷放大器功率放大器功率放大器电荷放大器DAQ板卡控制计算机图1系统组成框图表1系统仪器设备使用列表仪器名使用数型号称量激振器JZT-22个功率放大器TS58702个电荷放大器YE58572个传感器CA-YD-1062个NIDAQ板卡1块PCI-4551N

6、IDAQ板卡1块PCI-4472控制计算机PIV2.0G1台2、控制方案随机振动试验目的是要求控制点的响应谱与参考谱在误差容许范围内保持一致。多点激励随机振动控制方案如图2所示。控制方案的第一步是由参考谱密度阵[G]来得到下三角阵[Z]rr的初始值；第二步估计被控系统的频响特性矩阵[H]，对被控系统进行解耦得到解耦矩阵[A]，即控制器；第三步是利用[Z]的初始值，系统的解耦矩阵[A]及独立（不相关）白噪声频谱向量{W}开始试验。闭环控制的基本原理是白噪声源{W}通过下三角阵[Z]得到{X}，然后经过解耦

7、矩阵[A]得到驱动信号频谱向量{D}，对其进行逆FFT变换得到时域驱动信号{d}，用驱动信号激励被控系统得到时域响应信号{c}，计算响应谱密度阵[G]，利用[G]和[G]来修正下三角阵[Z]从而ccccrr实现闭环控制。在进行闭环控制时，如果驱动谱密度矩阵是非奇异的，则可以利用驱动谱密度矩阵[G]和响应谱密度矩阵[G]来修正被控系统的频响特性矩阵[H]和解耦矩阵[A]。如果驱动ddcc谱密度阵是奇异的，则无法修正，不过可以根据控制误差大小来对解耦矩阵进行逐步部分修正。不相关白噪下三角阵{X}解耦矩阵{D

8、}{d}被控系统逆FFT声{W}[Z][A][H]驱动谱更新[H]的估计值[Gdd]和[A][Grr][Gcc]{c}参考谱修正响应谱图2闭环控制算法框图3、控制软件设计控制软件是整个控制系统的核心部分。其是在LabWindows/CVI平台上结合NI-DAQ及NI-4551和NI-4472卡开发的。LabWindows/CVI提供了控制软件开发所需的几个很关键的库——用于驱动数据采集卡完成数据输入输出的DAQ库和进行信号处理的高级分析库，