專利名稱：主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于壓電機敏元件的主動減振智能柔性結構受控模型多通道在 線辨識方法，尤其涉及一種基于自適應濾波前饋控制最小均方算法的壓電主動減振智 能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法。
背景技術：
隨著航天技術的發(fā)展，大型柔性結構在航天器的構成與應用越來越多，如太陽能 帆板、大型衛(wèi)星天線、空間機械臂等，由于上述空間柔性結構需要在長期運行期間保 證很高的運行精度，通常對振動環(huán)境有著極為嚴格的要求，而這類結構一般具有低剛 度小阻尼，固有頻率較低和模態(tài)密集的特征，同時太空環(huán)境又無外阻，因此極易受到 擾動影響而發(fā)生振動，且使得絕大數(shù)常規(guī)振動控制方法難以達到控制要求。針對航空 航天系統(tǒng)的性能要求和空間結構的振動特點，當前以智能材料結構概念實現(xiàn)振動主動 控制，由于技術的高難度和重要的應用價值，獲得了國內外相關領域科研人員的廣泛 重視，尤其以基于智能材料結構思想構建主動減振智能結構，實現(xiàn)結構的振動響應與 噪聲輻射的主動控制，形成振動控制領域的研究熱點和最為活躍的一個方向，當前研 究范圍已涉及到軍事與民用的諸多領域。
結合主動減振智能結構研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，從柔性智能結構的驅動元件構成分 析，當前壓電材料PZT/PVDF的研究應用可以認為是最具代表性的成果。壓電材料由于 存在正逆壓電效應，用作傳感器時，對溫度變化敏感性低、高應變靈敏度和低噪聲是 其主要特點；用作驅動器時，具有低功耗、電操作、頻帶寬和力由自身內部產生的特 點，因此非常適合航空航天結構振動監(jiān)測與控制的需要。從控制策略角度來講，主動 減振智能結構的控制方法幾乎涉及到現(xiàn)代控制理論的所有分支，并在此基礎上發(fā)展了 多種振動主動控制方法，其中模態(tài)控制、極點配置和最優(yōu)控制方法都是基于受控結構 精確模型的振動控制方法，因此在應用上具有很大的局限性。目前在控制方法與控制 器設計上，基于自適應控制策略實現(xiàn)壓電智能結構主動減振是該研究領域的一個重要 發(fā)展方向，其中以基于最小均方XLMS算法的自適應濾波前饋控制方法研究獲得廣泛關 注，并在實驗中取得了較好的控制效果。智能柔性結構振動自適應濾波前饋控制方法的實質，是首先以濾波器的形式建立 受控結構系統(tǒng)和控制器的數(shù)學模型，確定受控結構系統(tǒng)模型參數(shù)，再用數(shù)字信號處理 技術求得最優(yōu)控制器參數(shù)，實現(xiàn)的核心是自適應控制算法，它根據(jù)測得的新信息實時 調整控制器參數(shù)，保證控制效果始終趨于最優(yōu)。由于該控制方法存在一個確定受控結 構系統(tǒng)模型參數(shù)的過程，因此必須對描述控制通道輸入輸出特性的結構模型H2進行辨 識，以得到識別模型H 的模型辨識參數(shù)。傳統(tǒng)基于該控制方法的控制器設計過程，一 般對控制通道中描述受控結構系統(tǒng)模型的建模過程采用離線辨識方法，但考慮到實際 空間柔性結構在軌運行期間的物理特性變化和載荷特性漸變，將完全可能導致系統(tǒng)特 性發(fā)生重大改變，由此基于離線辨識方法設計的控制器參數(shù)亦將產生較大誤差，進而 嚴重影響控制效果和控制精度。因此對自適應濾波前饋控制器中受控結構系統(tǒng)模型參 數(shù)，進行在線辨識方法與實現(xiàn)技術的研究不僅具有實際意義，而且能夠更好地滿足控 制系統(tǒng)的魯棒性和控制精度要求。發(fā)明內容本發(fā)明的目的，在于提供一種針對壓電主動減振柔性智能結構振動主動控制，并 基于自適應濾波前饋控制方法及其最小均方XLMS算法的受控結構模型多通道在線 辨識方法，該方法利用改進的最小均方算法進行受控結構模型參數(shù)的在線辨識，獲得 的模型參數(shù)適應和修正多輸入多輸出方式的壓電主動減振自適應控制器設計，實現(xiàn)了 降低誤差、減少計算量、增強控制系統(tǒng)自適應能力的目標。為達到上述目的，該發(fā)明采用如下技術方案-一種基于壓電機敏元件的主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法， 其特征是直接利用壓電主動減振柔性智能結構試驗平臺，在實驗室模擬試驗環(huán)境下實 現(xiàn)了結構受控通道模型的在線辨識；辨識過程中可以直接利用原有振動主動控制設備 平臺而不需要對設備進行任何增減和切換，實現(xiàn)了完全的在線辨識目標；在辨識條件 滿足的情況下，就可以在任何時間啟動辨識程序，實現(xiàn)了較好的實時性；可以通過軟 件設定，改變辨識參數(shù)(采集頻率、通道長度等)，從而進行比較和篩選，實現(xiàn)了辨 識的靈活性，優(yōu)化了辨識結果。受控模型參數(shù)多通道在線辨識的實現(xiàn)僅需啟動振動主 動控制核心控制器(在本發(fā)明中采用計算機配接高速數(shù)據(jù)采集卡構成)的在線辨識程
序和必要的硬件設備，其特點是操作簡便，適應性強。為實現(xiàn)上述技術特征，該方法 至少包括以下步驟(1) 屏蔽外激擾，使智能柔性結構靜止，從而處于可辨識狀態(tài)；(2) 為增加辨識精度，應通過試驗選取合適的辨識信號激振頻率，使輸出信號 的波形與采集信號的波形保持最大的相關性(考慮到盡量減少結構振動耦合的因素， 選取與結構受控模態(tài)頻率鄰近的頻率激勵信號作為辨識信號)；(3) 設置辨識策略，啟動在線辨識軟件，獲得辨識結果，其過程特征包含以下 主要步驟① 設置辨識策略，包括辨識誤差閾值、總運算次數(shù)閾值、通道辨識次數(shù)閾值等；② 對當前一個通道傳遞模型賦隨機數(shù)初值；③ 判斷辨識運算次數(shù)是否超過設定閾值，如果沒有超出，則執(zhí)行步驟④； 依照最小均方算法執(zhí)行一次傳遞通道模型的修正；⑤計算辨識誤差，并存儲該誤差；◎如果該誤差小于設定的閾值，并且連續(xù)小于的次數(shù)多于設定的次數(shù)，則執(zhí)行 步驟⑦，否則轉到步驟③；⑦ 保存該通道模型；⑧ 判斷是否最后一個通道模型，如果是，則提示辨識成功，結束辨識；否則轉 到②開始下一個新模型通道的辨識；如此反復，直至受控模型的所有描述通道參數(shù)辨 識成功。在辨識過程步驟④中采用以下迭代方程作為通道模型參數(shù)的修正算法 <formula>formula see original document page 6</formula>其中，e")是辨識誤差，^")是實際檢測到的結構振動傳感器響應，^")是理 論預測的結構振動傳感器響應，*("'&("'……、("'……'~ 是某一模型通道 的辨識參數(shù)向量。本發(fā)明由于采用了受控模型的在線辨識方法與實現(xiàn)技術，使其與現(xiàn)有方法相比具 有以下明顯的優(yōu)點和突出的實質性特點-(1) 辨識方法的在線性，使辨識過程不受運行硬件和執(zhí)行手段的限制，可以在 不增加任何儀器設備和人工干預的前提下，利用控制程序自動開啟辨識過程所需的基 本設施并成功實現(xiàn)辨識，不僅適應了實際環(huán)境運行對辨識參數(shù)在線性的要求，而且節(jié) 約了成本，簡化了實現(xiàn)過程；(2) 辨識方法可以在滿足辨識條件的任何時間內實現(xiàn)，即只要柔性結構處于相 對靜止狀態(tài)，就可以立即實現(xiàn)對結構通道模型的辨識，這樣有利于受控結構通道模型 參數(shù)的及時修正，增強了辨識過程的靈活性；(3) 可以利用控制器自帶的控制軟件實時修改辨識參數(shù)，從而對不同辨識結果 進行比較、篩選和優(yōu)化，以達到最好的控制效果，從一定意義上增加了控制方法所實 施的控制精度；(4) 在線辨識方法的多通道性，使獲得的受控系統(tǒng)模型參數(shù)滿足多輸入多輸出 控制策略要求，同時多通道辨識方法的準確實施，能夠較好地適應受控結構實際物理 特性變化對控制器參數(shù)修正的要求，因此進一步增強了控制系統(tǒng)的自適應性、魯棒性 和控制精度；(5) 通過控制器輸出端疊加信號實現(xiàn)在線辨識，具備便于模擬外擾信號、適用 頻帶寬、收斂性好、對被控信號變化的響應速度快、計算復雜度低等方面的優(yōu)越性。(6) 在辨識方法的設計上，簡化受控柔性結構為線性系統(tǒng)，因此單通道的FIR 濾波器即可快速有效地描述受控結構模型的某通道參數(shù)，在此基礎上通過組合各通道 模型參數(shù)并進行線性疊加，即可得出完整多輸入多輸出受控結構模型的識別模型參 數(shù)，因此該在線辨識方法的結構簡單、流程清晰，易于技術實現(xiàn)。附圖表說明圖l為該受控模型在線辨識方法的實現(xiàn)結構框圖，其中圖(a)為系統(tǒng)結構示意圖， 圖(b)為技術實現(xiàn)的原理框圖。圖2為該在線辨識方法一個多通道辨識優(yōu)選實例架構圖。 圖3為該在線辨識方法的辨識過程軟件程序流程圖。圖4針對此多通道辨識優(yōu)選實例，為其中兩個通道辨識誤差隨辨識運算次數(shù)變化
的時間歷程圖。圖5為基于該在線辨識方法的試驗系統(tǒng)實物照片圖。圖6為基于該優(yōu)選實例的受控模型辨識參數(shù)，進而修正控制器參數(shù)實現(xiàn)壓電智能 柔板結構自適應振動控制的總體控制效果圖。圖7所示為控制前后第二個振動監(jiān)測傳感器的振動幅度對比圖。 圖8所示為控制前后第三個振動監(jiān)測傳感器的振動幅度對比圖。 圖9 (a) (b)所示分別為控制前后第二個傳感器的功率譜對比圖。 圖IO是該優(yōu)選實例中辨識模型16個通道參數(shù)的詳細記錄。
具體實施方式
本發(fā)明的一個優(yōu)選實例結合


如下參見圖2，本發(fā)明壓電主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法的實施，包含一臺用于數(shù)據(jù)采集和分析的計算機⑧，受控通道模型包含以下組成部分以 貼片方式布置在柔性懸臂梁結構①表面的壓電傳感網絡②和壓電驅動網絡③，對壓'ti 傳感網絡②檢測到的結構振動信號進行調理、放大、濾波等處理的電荷放大器④，低 通濾波器⑤、⑥，對計算機⑧中控制器產生的控制信號進行放大的功率放大器⑦。計 算機⑧內安裝有多通道高速數(shù)據(jù)采集卡并一體構成控制器，同時內載所丌發(fā)的受控模 型多通道在線辨識軟件程序。本發(fā)明壓電主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法，其具體辨識的 技術實現(xiàn)過程如圖l、 3所示。該方法通過上述壓電主動減振智能柔性結構實驗平臺 進行實施，具體過程和技術細節(jié)如下以壓電智能柔性結構的待控模態(tài)頻率，作為外擾信號對結構進行辨識激勵，這里選擇35.9Hz、峰峰值是2V的正弦信號作為辨識信號，通過功率放大后對受控通道進 行激勵。該信號從計算機軟件設置，從PCI接口發(fā)出，經過低通濾波器的調理和功率 放大器的放大，驅動壓電驅動器網絡工作，對受控結構產生振動激勵作用，同時該信 號也在計算機內部用于辨識算法的執(zhí)行。壓電傳感網絡檢測到結構振動響應信號，經過電荷放大器、低通濾波器的調理放 大，采集進入到計算機，從而與上述辨識信號的發(fā)生構成一次閉環(huán)過程，并執(zhí)行一次 受控通道模型的在線實時辨識。辨識策略設置以結構振動主動控制效果最佳為主要目標，兼顧減少計算量的要
求。在本實例中，檢測結構振動狀態(tài)的壓電傳感信號輸入AD轉換的通道數(shù)目是4， 輸出控制信號的DA轉換通道數(shù)目也是4，則總共有4*4=16個受控模型通道需要進 行在線辨識，進而獲得辨識模型參數(shù)設置辨識誤差閾值=0.01，辨識成功次數(shù)下限 =10000次，通道模型以FIR濾波器形式描述，長度設為24。根據(jù)辨識信號和原通道辨識模型，按照上述公式(2)計算得到預測傳感信號， 根據(jù)上述公式(3)，該預測信號與實際傳感信號的差值就是辨識誤差。判斷該辨識誤 差是否小于設定的辨識誤差閾值0.01,如果小于，則判斷是否滿足連續(xù)10000次以上 小于0.01;如果沒有滿足這兩個條件，則根據(jù)上述公式(1)進行一次通道模型的調 整，接著再進行通道模型的辨識。對某個通道而言，如果在50000次辨識過程后仍然 沒有得出該通道的辨識模型，則把該通道最后的辨識結果作為近似的通道模型參數(shù)存 儲，進而辨識下一個通道；如果這兩個條件滿足了，則該通道辨識完成，計算機存儲 這個通道模型參數(shù)，并且判斷這個通道是否為最后一個通道。如果不是，則繼續(xù)進行 下-一個通道的辨識；如果是最后一個通道，則結束辨識過程并提示辨識過程完成，同 時采用辨識出的受控模型通道參數(shù)進行控制器參數(shù)更新與修正，并可將相關模型參數(shù) 寫入存貯文件進行完整保存。在實際辨識過程實驗中，通道模型都能以較快的速度辨識出來，并且沒有通道模 型辨識失敗的情況發(fā)生，辨識誤差的衰減歷程如圖4所示。在結構受控模型參數(shù)辨識完成后，通過該辨識模型參數(shù)對控制器參數(shù)進行修正的 基礎上，進而結合實驗平臺進行壓電智能柔性結構振動自適應控制實驗。在本實例中， 結構激勵信號取自外激擾激振器，激振信號取為30Hz的正弦信號，并采用多輸入多 輸出自適應濾波前饋控制方法，從第6000采樣時刻開始施加控制作用，圖5所示為 結構振動響應控制前后全局衰減時間歷程，圖6所示為控制前后第二個結構振動監(jiān)測 傳感器的振動響應幅度對比，圖7所示為控制前后第三個結構振動監(jiān)測傳感器的振動 響應幅度對比，圖8 U) (b)所示分別為控制前后第二個傳感器的結構振動響應功 率譜對比。由實際實驗結果可以看出，良好的控制效果進一歩驗證了本發(fā)明受控模型 在線辨識方法與實現(xiàn)技術的iK確性。圖10示出本實施優(yōu)選實例中辨別模型16個通道參數(shù)的記錄。
權利要求
1.一種主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法，尤其為基于自適應濾波前饋控制最小均方算法的壓電主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法，其特征是直接利用壓電主動減振柔性智能結構試驗平臺，在實驗室模擬試驗環(huán)境下實現(xiàn)受控結構多通道模型參數(shù)的在線辨識；辨識過程中直接利用原有振動主動控制實驗設備平臺，實現(xiàn)完全在線辨識；只要辨識條件滿足，就能在任何時間啟動辨識程序，體現(xiàn)良好的實時性在線性；同時能通過設定改變辨識參數(shù)，進行比較、篩選，實現(xiàn)辨識的靈活性，優(yōu)化辨識結果。
2. 根據(jù)權利要求1所述的基于壓電機敏元件的主動減振智能柔性結構受控模型多通 道在線辨識方法，其特征在于采用在控制器輸出端疊加激勵信號的方法，進行受 控結構多通道模型參數(shù)的在線辨識；所述的疊加激勵信號的選取應盡量近似外部 激擾，根據(jù)辨識之前對結構固有振動特性的分析，選取鄰近結構受控模態(tài)頻率作 為該疊加激勵信號的頻率。
3. 根據(jù)權利要求2所述的主動減振智能柔性受控模型多通道在線辨識方法，其特征 在于所述的多通道模型參數(shù)的在線辨識，步驟如下① 設置辨識策略，包括辨識誤差閾值、總運算次數(shù)閾值、通道辨識次數(shù)閾值；② 對當前一個通道傳遞模型賦隨機數(shù)初值；③ 判斷辨識運算次數(shù)是否超過設定閾值，如果沒有超出，則執(zhí)行步驟④；④ 依照最小均方算法執(zhí)行一次傳遞通道模型的修正；⑤ 計算辨識誤差，并存儲該誤差； 如果該誤差小于設定的閾值，并且連續(xù)小于的次數(shù)多于設定的次數(shù)，則執(zhí)行 步驟⑦，否則轉到步驟③；⑦ 保存該通道模型；⑧ 判斷是否最后一個通道模型，如果是，則提示辨識成功，結束辨識；否則轉 到步驟②，開始新通道模型參數(shù)的辨識。
4. 根據(jù)權利要求3所述的主動減振智能柔性受控模型多通道在線辨識方法，其特征 在于所述的步驟④中采用以下迭代方程作為受控通道模型參數(shù)的修正算法<formula>formula see original document page 2</formula>2 在所述的步驟⑤中，采用以下方程作為誤差計算的算法 XA:) = X ，<formula>formula see original document page 3</formula>其中，e("是辨識的誤差，WW是實際檢測到的結構振動傳感器響應，y")是理論預測的結構振動傳感器響應，"")AW，……、")，……，^")F是某一通道模 型的辨識參數(shù)向量。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種主動減振智能柔性結構受控模型多通道在線辨識方法。它是直接利用壓電主動減振柔性智能結構試驗平臺，在實驗室模擬試驗環(huán)境下實現(xiàn)受控結構多通道模型參數(shù)的在線辨識。辨識過程中直接利用原有主動控制實驗設備平臺，實現(xiàn)完全在線辨識，只要辨識條件滿足，就能在任何時間啟動辨別程序，體現(xiàn)其良好的實時性和在線性，同時能通過設定改變辨識參數(shù)，進行比較、篩選，實現(xiàn)辨識的靈活性，優(yōu)化辨識結果。
文檔編號G05B13/04GK101126916SQ20071004376
公開日2008年2月20日 申請日期2007年7月13日 優(yōu)先權日2007年7月13日
發(fā)明者張合生, 浩 曹, 朱曉錦, 謝春寧, 陳艷春 申請人:上海大學