基于神经网络的振动主动控制研究

【摘要】：振动控制是振动工程领域中的一个重要组成部分,其本质是利用一定的技术手段使被控对象的振动水平能够按照预先设计的要求来进行。振动控制包括振动的利用和振动的抑制。振动主动控制就是要抑制不利的振动,根据采集到的振动信号来设计合适的控制律,然后控制作动器的输出达到对系统减振或消振的目的。由于神经网络独特的非线性逼近能力,在系统辨识方面具有很大的潜力。本文采用神经网络对悬臂梁振动系统进行辨识,并且设计神经网络控制器实现对悬臂梁振动系统的振动主动控制。本文以悬臂梁振动系统为研究对象,在悬臂梁振动系统模型建立以及控制律设计的基础上,在dSPACE实时系统中建立了基于神经网络的振动主动控制系统,并进行了实时控制。主要内容为：建立悬臂梁的数学模型,将悬臂梁简化为三自由度系统,并计算运动微分方程。分别用理论推导与ANSYS分析软件对悬臂梁进行了模态分析,比较、分析了两种方法得出的悬臂梁固有频率和固有振型。通过悬臂梁振动实验平台采集实验振动数据,应用NNSYSID工具箱对悬臂梁振动系统进行神经网络辨识,并在SIMULINK环境下进行了基于神经网络的仿真控制。利用dSPACE实时系统建立了基于神经网络控制算法的半实物仿真平台,并进行了实验验证,分析了实验结果。通过使用NNSYSID工具箱对悬臂梁振动系统的神经网络辨识,表明应用NNSYSID工具箱可以方便的选择参考输入、采样频率、估计模型和验证模型,设置初始化变量和参数,能够实现对振动系统良好的辨识效果；SIMULINK实例仿真结果表明：神经网络控制器能很好的控制振动系统的实际输出,使其跟踪参考模型的输出；基于dSPACE实时系统的悬臂梁振动系统的在线控制实验结果表明：施加于悬臂梁上的激励频率离固有频率越近,减振效果越好。本文将神经网络应用到悬臂梁振动系统的振动主动控制中,达到了预期的控制要求,同时也证实了神经网络在振动主动控制方面的有效性。使用dSPACE实时控制系统可以方便地进行控制算法的开发和验证,并能够对算法进行反复修改和设计,为研究人员提供了便捷的算法开发及验证平台。

【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TB535

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1	黄剑鸣;富丽娟;;汽车主动悬架系统的神经网络控制算法[J];重庆工学院学报(自然科学版);2008年03期
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4	盖玉先,李旦,董申;电磁作动器动态特性对隔振性能的影响[J];航空精密制造技术;2000年04期
5	涂建维;戴葵;瞿伟廉;;磁流变阻尼器的磁滞效应与神经网络预测调整[J];华中科技大学学报(自然科学版);2007年03期
6	宋虎;卜雄洙;吴健;;基于FPGA的振动主动控制系统的设计与实现[J];南京理工大学学报(自然科学版);2007年01期
7	赵利颇;潘存治;马强;;基于电磁作动器的主动隔振系统研究[J];石家庄铁道学院学报;2006年02期
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9	张强,何玉敖;非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法[J];天津大学学报;2005年07期
10	侯勇;;基于最速下降算法BP神经网络及应用探讨[J];现代商贸工业;2011年08期

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5	郝婷玥;陈贵清;马卫华;;地震作用下埋地管道横向振动分析[J];四川建筑科学研究;2010年02期
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9	丁晓贵;基于径基网络的水处理系统模型[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2004年03期
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3	胡伟明;;基于STM32纯电动汽车电驱控制研究[A];“2011西部汽车产业·学术论坛”暨四川省汽车工程学会四届第九次学术年会论文集[C];2011年
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5	戎袁杰;汤洪海;郑雪生;王荣蓉;李春文;;单相并联有源滤波器的神经网络控制策略研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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8	马良玉;盖银平;史振兴;;600MW超临界锅炉过热汽温反馈补偿神经网络逆控制[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
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8	杨书显;基于PSO算法的氧乐果合成过程建模与控制研究[D];郑州大学;2010年
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1	周平;赵德有;;动态刚度阵法在船体总振动计算中的应用[J];船舶力学;2006年04期
2	关新春,欧进萍;磁流变减振驱动器的响应时间试验与分析[J];地震工程与工程振动;2002年06期
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4	邓聚龙;灰色控制系统[J];华中工学院学报;1982年03期
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6	舒新玲,周岱;风速时程AR模型及其快速实现[J];空间结构;2003年04期
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1	孙承顺,任少云,张建武,黄金娥;神经网络控制在柴油机主动隔振中的应用[J];振动工程学报;2003年03期
2	缑新科;崔明月;;神经网络-遗传算法在振动控制系统中的应用[J];机械设计与制造;2009年08期
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5	朱铭铨,姬中岳,刘镜;神经网络与CIMS监控技术[J];中国机械工程;1992年03期
6	崔定军,杨尔辅,张振鹏,刘国球;基于神经网络的火箭发动机动态过程建模[J];航空动力学报;1995年03期
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1	侯艳芳;冯红梅;;基于神经网络的调制识别算法的研究[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
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5	李晓钟;汪培庄;罗承忠;;神经网络与模糊逻辑[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第五届年会论文选集[C];1990年
6	房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集（上）[C];1995年
7	王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
8	金龙;吴建生;;基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型(摘要)[A];新世纪气象科技创新与大气科学发展——中国气象学会2003年年会“气候系统与气候变化”分会论文集[C];2003年
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10	田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年

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1	于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
2	健康时报特约记者　张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
3	邹丽梅陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
4	记者孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
5	本报首席记者任荃　实习生史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
6	计算机世界实验室韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
7	曹建兵李祖兵特约记者何天进本报记者于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
8	谭薇;“潮湿计算机”：拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
9	韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
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1	马永涛;通信信道建模的神经网络优化技术研究[D];天津大学;2009年
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4	徐芳;多稳定神经网络的动力学分析[D];电子科技大学;2011年
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7	董岩;基于神经网络的机载三轴稳定平台控制系统算法应用研究[D];中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所）;2011年
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1	田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
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10	段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年

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