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。
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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 |
3 |
李伟,童中翔;基于神经网络的机翼振动主动控制[J];机械与电子;2004年09期 |
4 |
李海波;;高阶反馈型神经网络及其在优化计算中的应用[J];东南大学学报(自然科学版);1990年06期 |
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 |
7 |
赵矿所,林钧清;神经网络在舰船噪声识别中的应用[J];舰船科学技术;1995年06期 |
8 |
刘磊,王康斌;基于神经网络的过程软测量[J];天津大学学报;1995年02期 |
9 |
孙道恒,胡俏,徐灏;固体力学有限元的神经计算原理[J];机械工程学报;1996年06期 |
10 |
代劲松,宋素芳东北大学;基于BP网络模型的汽轮发电机组的振动故障诊断[J];中国电力;1996年04期 |
11 |
黄敏超,王克昌,陈启智;火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测[J];中国空间科学技术;1996年06期 |
12 |
王少萍,王占林;液压泵故障诊断的神经网络方法[J];北京航空航天大学学报;1997年06期 |
13 |
谢寿生,樊思齐;自适应变结构神经网络在航空发动机故障诊断上的应用[J];航空动力学报;1997年04期 |
14 |
张伟;基于神经网络的机器人位姿逆解[J];机器人;1997年02期 |
15 |
黄文培,黄洪钟,王金诺;基于神经网络的机械结构系统优化问题的分解算法[J];机械工程学报;1997年04期 |
16 |
杨晓萍,孙超图,解建宝;电力变压器故障诊断的神经网络专家系统[J];西安理工大学学报;1997年03期 |
17 |
史天运,王信义,张之敬,朱小燕;神经网络与模糊故障诊断专家系统结合的应用研究[J];北京理工大学学报;1998年01期 |
18 |
栗然,张锋奇,盛四清,张京;专家系统与人工神经网络的发展与结合[J];华北电力大学学报;1998年02期 |
19 |
王勇;神经网络在岩土工程中的应用[J];河海大学学报(自然科学版);1998年04期 |
20 |
郑文利,徐成海,张省,李波,郭立新,张利;基于神经网络的真空冷冻干燥过程建模研究[J];真空;1998年04期 |
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