结构作动器/传感器的优化配置及其主动控制研究

【摘要】： 结构主动控制中,系统的自由度往往很庞大,而所使用的传感器和作动器的数量往往很有限。因此,结构的主动控制事实上是采用有限数量的传感器和作动器对庞大自由度的系统进行控制。传感器位置的不当选择会致使所采集的信号中过多地包含有未控模态的信息,导致观测溢出;而作动器位置的不当选择会使得作动器激发起未控模态的响应,导致控制溢出。溢出问题会引起闭环控制系统性能的下降,甚至导致控制系统失稳。因为主动控制技术在航空航天、机器人等许多高科技领域有着重要的工程应用前景,因此对作动器/传感器优化位置的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。 作动器/传感器的优化配置本质上为一优化问题,是选择合适的优化算法使得某一指标函数取得全局最优。指标函数用于评价作动器/传感器在结构上不同位置时的最优程度,其极值对应着作动器/传感器的最优位置,优化算法则用于尽可能快地寻找到最优解。因此,作动器/传感器的优化位置问题包含指标函数的确定和优化算法的选取两方面。对于指标函数,可控/可观Gramian矩阵作为一种能量指标常常用于作动器/传感器的优化位置研究。在现代优化算法中,粒子群算法(Particle Swarm Optimizer)是一类基于群智能(Swarm Intelligence)的随机优化算法,该方法具有简单易行、计算效率高、收敛速度快、并行性强、通用性高等特点,目前已成功应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制等领域,其快捷性和有效性在多个学科领域中得到了验证。 本论文采用粒子群方法对柔性板和柔性桁架系统中的作动器/传感器的优化位置进行研究,并且开展实验验证工作。本文的研究得到国家自然科学基金(编号:10772112,10472065)、教育部重点项目(编号:107043)和教育部博士点专项基金(编号:20070248032)的资助,主要研究内容和成果总结如下: (1)在阅读大量文献的基础上,较为全面地综述了作动器/传感器优化位置的研究进展。 (2)研究了柔性板主动控制中作动器/传感器的优化位置问题,其中作动器采用压电片形式。首先采用有限元方法得出系统的离散动力学方程,进而采用最小二乘法拟合出连续时间形式的模态函数,然后采用粒子群方法进行了作动器/传感器的优化位置研究,最后采用最优控制方法进行了主动控制设计。研究结果表明:粒子群算法能够有效地对作动器/传感器的最优位置进行确定,其计算效率大大优于常规的遍历法,尤其适用于多个作动器的优化位置计算。 (3)采用粒子群方法研究了柔性桁架系统主动控制中作动器的优化位置问题,其中作动器采用压电堆形式。给出了桁架系统的有限元建模方法,以及控制律的设计方法,并且通过数值仿真验证了所给方法的有效性。 (4)基于DSP控制卡开展了柔性板和柔性桁架系统的主动控制实验研究。给出了实验设计方案,解决了信号微分、加速度信号转换等实际问题,通过实验验证了理论研究成果。 柔性结构主动控制中作动器/传感器的优化位置研究是一个具有挑战性的研究课题,许多方面还需要进一步深入研究与探讨,因此在论文的最后,对本文的研究工作和成果进行了全面总结,对未来的研究问题进行了展望。