本發(fā)明涉及一種針對空間密頻結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定自適應(yīng)模糊主動振動控制方法，適用于帶有超大機械口徑天線的電子偵察、微波遙感等復(fù)雜衛(wèi)星，可提高平臺姿態(tài)性能指標(biāo)和大天線指向精度，并在多天線指向、撓性大載荷運動等空間任務(wù)中發(fā)揮重要作用。

背景技術(shù)：

復(fù)雜航天器為實現(xiàn)較高的分辨率和天線增益，常帶有超大尺寸天線。這對發(fā)射平臺而言是巨大的負荷，只能通過減小天線質(zhì)量密度和采用發(fā)射收攏、在軌展開的手段來實現(xiàn)。這類材料上超輕超薄、結(jié)構(gòu)上由基本框架周期性延伸拼接而成的撓性結(jié)構(gòu)，其動力學(xué)特征體現(xiàn)為大撓度、弱阻尼、模態(tài)頻率低且密集，屬于典型的空間密頻結(jié)構(gòu)。這類結(jié)構(gòu)受到空間環(huán)境、姿軌控制作用的影響，極易引發(fā)撓性振動，不僅嚴(yán)重影響天線指向精度，而且容易造成結(jié)構(gòu)疲勞損傷，更重要的是因其與航天器主體運動高度耦合，將嚴(yán)重影響航天器的姿態(tài)精度和穩(wěn)定度，甚至導(dǎo)致控制系統(tǒng)失穩(wěn)。

近年來，航天器超靜平臺以及高性能有效載荷的任務(wù)目標(biāo)不斷推廣，空間結(jié)構(gòu)的振動控制受到了高度重視?，F(xiàn)有的振動控制技術(shù)，大致可分為被動振動控制和主動振動控制兩種：被動振動控制以頻帶隔離技術(shù)為主，基本思想是依靠改變結(jié)構(gòu)的力學(xué)特性，或者壓縮控制系統(tǒng)帶寬來避免激發(fā)模態(tài)振動。主動振動控制則是以被控結(jié)構(gòu)對象的振動信息作為反饋，通過設(shè)計控制律，對結(jié)構(gòu)主動施加控制作用來改善系統(tǒng)動態(tài)特性。

目前復(fù)雜任務(wù)需求迫使控制系統(tǒng)采用更高的帶寬，同時空間密頻結(jié)構(gòu)往往具有低頻特性，這就使得許多振動模態(tài)落在主要干擾頻帶以及必要控制帶寬以內(nèi)，單純靠壓低控制帶寬避免激勵振動的手段難以奏效。通過吸振、隔振及阻振來改變結(jié)構(gòu)特性的被動減振方式控制量相對較小，且設(shè)計制造完成后性能不易改變，難以適應(yīng)空間結(jié)構(gòu)的復(fù)雜應(yīng)用要求。因此，以控制器設(shè)計為核心的主動振動控制以其高度的有效性和適應(yīng)性成為空間結(jié)構(gòu)振動抑制的主要技術(shù)途徑。

然而，撓性大天線周期性構(gòu)型引起的低頻段模態(tài)密集問題，是掣肘主動振動控制在軌應(yīng)用的主要因素之一。包含密集模態(tài)的結(jié)構(gòu)，稱為密頻結(jié)構(gòu)。對于模態(tài)密集程度的界定，目前主要有從頻率間隔角度出發(fā)的判斷準(zhǔn)則和從振型變化角度出發(fā)的振型靈敏度判別法，各類界定方法都是主要考慮密集模態(tài)所容易引發(fā)的問題，但是針對不同的應(yīng)用場合，例如模態(tài)辨識、結(jié)構(gòu)模態(tài)分析和振動控制等。無論以何種方法界定模態(tài)密集程度，直觀上看，模態(tài)密集一定是在很窄的一段頻率間隔內(nèi)分布有很多固有頻率。結(jié)構(gòu)頻率密集給主動振動控制帶來許多困難，主要體現(xiàn)在：(1)密頻結(jié)構(gòu)的模態(tài)不穩(wěn)定特性引起模型不確知性，即微小的結(jié)構(gòu)參數(shù)攝動可能引起模態(tài)參數(shù)的巨大變化，因此設(shè)計控制器時必須充分考慮這種不確知性的影響；(2)由于傳感器和作動器數(shù)目有限，密頻結(jié)構(gòu)的低階控制中，控制方法必須處理密集模態(tài)低可控度與主動振動控制中作動能力有限之間的矛盾；(3)密集模態(tài)之間的強相互作用將加劇控制溢出和觀測溢出問題，必須從控制設(shè)計上探索對溢出問題魯棒性強的解決方案。

目前國內(nèi)外有針對性的研究還很有限，少數(shù)成果主要以帆板或臂桿為對象，僅限于考慮一對密集模態(tài)。實際上，大規(guī)模的拋物面天線或網(wǎng)狀天線通常包含一簇密集模態(tài)，這些模態(tài)的頻率在低頻段連續(xù)分布。由于缺乏對密頻結(jié)構(gòu)有效的低階主動振動控制方法，導(dǎo)致需要大量的作動器，使得控制系統(tǒng)復(fù)雜、代價昂貴，甚至難以實現(xiàn)對這類結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的振動抑制。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種針對空間密頻結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定自適應(yīng)模糊主動振動控制方法，能夠有效抑制密頻結(jié)構(gòu)振動，克服模態(tài)不穩(wěn)定特性和溢出問題影響，并利用模糊控制量的非線性組織能力節(jié)約控制能量；模糊規(guī)則基于解析表達，參數(shù)向量的自適應(yīng)律簡單易實現(xiàn)；通過約束參數(shù)向量的界，間接限制控制量幅值，避免控制規(guī)則的過度修改造成不穩(wěn)定。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：一種針對空間密頻結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定自適應(yīng)模糊主動振動控制方法，步驟如下：

(1)將結(jié)構(gòu)n階物理空間模型經(jīng)坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)化到獨立模態(tài)空間，獲得結(jié)構(gòu)n階獨立模態(tài)空間模型；

(2)對于上述步驟(1)建立的結(jié)構(gòu)n階獨立模態(tài)空間模型，采用模態(tài)截斷方法進行降階處理，獲得由m階主模態(tài)組成的低階獨立模態(tài)空間模型；

(3)對于上述步驟(2)獲得的結(jié)構(gòu)低階獨立模態(tài)空間模型，為每一階主模態(tài)設(shè)計獨立的模糊控制器，該模糊控制器的輸入變量為從物理坐標(biāo)的量測信息提取的主模態(tài)振動信息；

(4)對于上述步驟(3)中的模糊控制器，設(shè)置解析模糊規(guī)則數(shù)為M，則所述模糊控制器的輸出為M維模糊基函數(shù)向量和M維參數(shù)向量的點積，振動控制開始前對參數(shù)向量賦初值，同時引入投影算法設(shè)計解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量自適應(yīng)律，使得振動控制過程中參數(shù)向量能夠根據(jù)控制效果自適應(yīng)修改，并約束參數(shù)向量的界，避免過度修改模糊規(guī)則而造成不穩(wěn)定；

(5)經(jīng)上述步驟(4)解算得到模糊控制器的輸出為獨立模態(tài)空間內(nèi)的各階模態(tài)控制量，將各階模態(tài)控制量綜合為總的模態(tài)控制量，總的模態(tài)控制量通過坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)化為物理坐標(biāo)空間的實際控制量。

所述步驟(3)中模糊控制器的輸入變量按如下過程求?。?/p>

設(shè)降階處理前模型階數(shù)為n，量測維度為n_o。設(shè)為速度量測輸出陣，對應(yīng)物理空間速度量測為位移量測輸出陣，對應(yīng)物理空間位移量測η_c(t)＝[η₁ η₂ … η_m]^T∈R^m×1為前m階主模態(tài)的模態(tài)位移，Φ_c為系統(tǒng)前m階主模態(tài)振型組成的n×m維矩陣。當(dāng)量測維度n_o等于主模態(tài)數(shù)m時，C_dΦ_c和C_rΦ_c均為方陣，如滿足C_dΦ_c及C_rΦ_c非奇異，則通過下式提取主模態(tài)信息

當(dāng)量測維度n_o與主模態(tài)數(shù)m不相等時，C_dΦ_c及C_rΦ_c非方陣，通過下式提取主模態(tài)信息

對獨立模態(tài)空間內(nèi)每一階主模態(tài)η_i，i＝1,…,m，取模態(tài)位移誤差和模態(tài)速度誤差為

為中的第i階模態(tài)位移信息，η_ti為第i階模態(tài)的理想模態(tài)位移；為中的第i階模態(tài)速度信息，為第i階模態(tài)的理想模態(tài)速度。η_ti和在振動控制中一般均為零。

第i階模態(tài)對應(yīng)模糊控制器的輸入變量為

所述步驟(4)中模糊控制器的輸出為：

f(x|θ)＝θ^Tξ(x)

這里設(shè)置解析模糊規(guī)則數(shù)為M，x＝[x₁ x₂]^T為所述模糊控制器的輸入變量。模糊基函數(shù)向量ζ(x)＝[ζ₁,…,ζ_M]由模糊基函數(shù)ζ_k(x₁,x₂)組成，

其中和均為模糊基函數(shù)中隸屬度函數(shù)的實值參數(shù)，用于設(shè)計隸屬度函數(shù)曲線。

為解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量，振動控制開始前對參數(shù)向量賦初值，同時設(shè)計解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量自適應(yīng)律如下：

對每一階主模態(tài)設(shè)計實值參數(shù)k₁、k₂，使得特征方程s²+k₁s¹+…+k₂＝0的特征根都位于復(fù)平面內(nèi)的左半開平面，這里s為拉氏算子。

令矩陣由于|sI-Λ_c|＝s²+k₁s+k₂，可知Λ_c為穩(wěn)定矩陣。取Q∈R^2×2為任意正定矩陣，根據(jù)Lyapunov方程

可解得唯一正定對稱矩陣P。

解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量θ的自適應(yīng)律為

其中，γ為學(xué)習(xí)率，p_f為矩陣P的最后一列。為保證控制過程中參數(shù)向量有界，引入自適應(yīng)控制中的投影算法，P_r[·]為投影算子，其定義為

其中|·|表示取向量的模。設(shè)計模糊規(guī)則參數(shù)向量的界θ_set，θ_set>0，則可在振動控制全過程確保模糊控制器的輸出有界，即-θ_set≤f(x|θ)≤θ_set。

所述步驟(5)中總的模態(tài)控制量為：

f＝[f₁,…,f_m]^T，其中m為主模態(tài)數(shù)，f_i為各主模態(tài)對應(yīng)模糊控制器的輸出，即各階模態(tài)控制量，i＝1,…,m。將總的模態(tài)控制量通過坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)化為物理坐標(biāo)空間的實際控制量，過程如下：

設(shè)為控制輸入陣，其中n為降階處理前的原有模型階數(shù)，n_c為控制維度，Φ_c為系統(tǒng)前m階主模態(tài)振型組成的n×m維矩陣。當(dāng)控制維度n_c等于主模態(tài)數(shù)m時，Φ_c^TB為方陣，如滿足Φ_c^TB非奇異，則將總的模態(tài)控制量f(t)轉(zhuǎn)化為實際控制量u(t)的方法為

u(t)＝(Φ_c^TB)^-1f(t)

當(dāng)控制維度n_c與主模態(tài)數(shù)m不相等時，Φ_c^TB非方陣，則將總的模態(tài)控制量f(t)轉(zhuǎn)化為實際控制量u(t)的方法為

u(t)＝(B^TΦ_c)(Φ_c^TBB^TΦ_c)^-1f(t)

得到u(t)即為主動振動控制中物理坐標(biāo)空間的實際控制量。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點在于：

(1)本發(fā)明利用模糊理論不依賴于被控對象模型的特點，基于獨立模態(tài)空間為每一階主模態(tài)設(shè)計自適應(yīng)模糊控制器，相比于傳統(tǒng)控制方法，能有效優(yōu)化振動抑制效果，同時通過參數(shù)向量的自適應(yīng)律修改模糊規(guī)則，抵抗密頻結(jié)構(gòu)模型不確知性的影響，并確保對未建模動態(tài)產(chǎn)生的溢出問題具有足夠的魯棒性。

(2)模糊振動控制并非基于模糊語言規(guī)則，而是基于解析表達，不僅計算簡便直觀，而且為穩(wěn)定性和收斂性分析提供了條件；參數(shù)向量的自適應(yīng)律簡單可行、易于工程實現(xiàn)，滿足空間密頻結(jié)構(gòu)振動控制的實時性要求。

(3)參數(shù)向量的自適應(yīng)律約束了參數(shù)向量的界，一方面避免模糊規(guī)則過度修改造成不穩(wěn)定，另一方面間接限制了控制量的幅值，避免了過大的控制量持續(xù)激勵剩余模態(tài)的振動。

(4)解析模糊規(guī)則實現(xiàn)了從輸入模態(tài)振動信息到輸出模態(tài)控制量的非線性映射，并通過參數(shù)向量自適應(yīng)律增加映射的靈活性，使得控制量調(diào)整更為精細，振動幅度大時能充分利用作動能力，振動抑制進入穩(wěn)態(tài)后能有效節(jié)約控制能量，很好地處理了密頻結(jié)構(gòu)低可控度與主動振動控制中作動能力有限之間的矛盾，具有工程實用價值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明空間密頻結(jié)構(gòu)穩(wěn)定自適應(yīng)模糊主動振動控制流程圖；

圖2為初始位移疊加持續(xù)激勵作用下的結(jié)構(gòu)自由響應(yīng)圖；

圖3為采用普通模糊控制器主動振動控制效果圖；

圖4為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制效果圖；

圖5為采用普通模糊控制器主動振動控制的穩(wěn)態(tài)效果圖；

圖6為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制的穩(wěn)態(tài)效果圖；

圖7為采用普通模糊控制器主動振動控制時所需的控制量；

圖8為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制時所需的控制量。

具體實施方式

本發(fā)明方法的具體實施過程如圖1所示。

在此設(shè)空間撓性結(jié)構(gòu)有限元模型整體自由度為n，其固有頻率在低頻段分布密集，為空間密頻結(jié)構(gòu)。本發(fā)明對該密頻結(jié)構(gòu)施加穩(wěn)定自適應(yīng)模糊主動振動控制，主要步驟如下：

(1)將結(jié)構(gòu)n階物理空間模型經(jīng)坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)化到獨立模態(tài)空間如下：

結(jié)構(gòu)n階物理空間模型可表示為

式中M∈R^n×n為質(zhì)量陣，C∈R^n×n為瑞利阻尼陣，K∈R^n×n為剛度陣，q(t)∈R^n×1為物理空間位移向量，簡稱物理位移；為控制輸入陣，為n_c維控制輸入向量；為速度量測輸出陣，對應(yīng)n_o維物理空間速度量測為位移量測輸出陣，對應(yīng)n_o維物理空間位移量測總的量測輸出y(t)由y_r和y_d組成。令q(t)＝Φη(t)，η(t)∈R^n×1為模態(tài)空間位移向量，簡稱模態(tài)位移，Φ∈R^n×n是由歸一化的振型向量組成的振型矩陣，則Φ滿足

Φ^TMΦ＝I

Φ^TCΦ＝D＝diag{2ξ₁ω₁,…,2ξ_nω_n}

這里ω_i和ξ_i，i＝1,…,n，分別對應(yīng)第i階模態(tài)的固有頻率和模態(tài)阻尼比。將q(t)＝Φη(t)代入結(jié)構(gòu)n階物理空間模型，則可得到由η(t)表示的結(jié)構(gòu)n階獨立模態(tài)空間模型

(2)對于上述步驟(1)建立的n階獨立模態(tài)空間模型，采用模態(tài)截斷方法進行降階處理如下：

根據(jù)結(jié)構(gòu)n階獨立模態(tài)空間模型中固有頻率分布情況，取前m階低頻模態(tài)作為主模態(tài)，Φ_c為系統(tǒng)前m階主模態(tài)振型組成的n×m維矩陣，用Φ_c代替Φ，則近似有q(t)＝Φ_cη_c(t)，其中η_c(t)∈R^m×1為前m階主模態(tài)的模態(tài)位移。將q(t)＝Φ_cη_c(t)代入結(jié)構(gòu)n階物理空間模型，即獲得由m階主模態(tài)組成的低階獨立模態(tài)空間模型

其中D_c＝diag{2ξ₁ω₁,…,2ξ_mω_m}，

(3)對于上述步驟(2)獲得的結(jié)構(gòu)低階獨立模態(tài)空間模型，為每一階主模態(tài)設(shè)計獨立的基于解析形式的模糊控制器，該模糊控制器的輸入變量按如下過程求?。?/p>

首先從結(jié)構(gòu)物理坐標(biāo)q(t)中提取主模態(tài)坐標(biāo)。當(dāng)量測維度n_o等于主模態(tài)數(shù)m時，C_dΦ_c和C_rΦ_c均為方陣，如滿足C_dΦ_c及C_rΦ_c非奇異，則通過下式提取主模態(tài)信息

當(dāng)量測維度n_o與主模態(tài)數(shù)m不相等時，C_dΦ_c及C_rΦ_c非方陣，通過下式提取主模態(tài)信息

對獨立模態(tài)空間內(nèi)每一階主模態(tài)η_i，i＝1,…,m，取模態(tài)位移誤差和模態(tài)速度誤差為

為中的第i階模態(tài)位移信息，η_ti為第i階模態(tài)的理想模態(tài)位移；為中的第i階模態(tài)速度信息，為第i階模態(tài)的理想模態(tài)速度。η_ti和在振動控制中一般均為零。

第i階模態(tài)對應(yīng)模糊控制器的輸入變量為

(4)對于上述步驟(3)中的模糊控制器，設(shè)置解析模糊規(guī)則數(shù)為M，根據(jù)步驟(3)知，輸入變量為x＝[x₁ x₂]^T∈R²，可按照如下邏輯設(shè)計模糊規(guī)則：

THEN y_f is B^k

k＝1,…,M

其中y_f∈R為輸出變量，和B^k分別為輸入、輸出模糊集。令B^k為標(biāo)準(zhǔn)模糊集，其中心為則帶有乘積推理機、單點模糊器和中心平均解模糊器的模糊系統(tǒng)可寫作

式中，為x_j對于模糊集合的隸屬度，f(x)是模糊系統(tǒng)的輸出。這樣即實現(xiàn)了由x∈R²到f(x)∈R的非線性映射，按照下式求解解模糊控制器的輸出：

f(x|θ)＝θ^Tξ(x)

其中，為解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量，ζ(x)＝[ζ₁,…,ζ_M]由模糊基函數(shù)ζ_k(x₁,x₂)組成，模糊基函數(shù)基于隸屬度函數(shù)，用于設(shè)計各項模糊規(guī)則的適用度。帶有乘積推理機、單點模糊器、中心平均解模糊器和高斯型隸屬度函數(shù)的模糊系統(tǒng)中，模糊基函數(shù)為

這里和均為模糊基函數(shù)中隸屬度函數(shù)的實值參數(shù)，用于設(shè)計隸屬度函數(shù)曲線。

振動控制開始前對參數(shù)向量賦初值，同時設(shè)計解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量自適應(yīng)律如下：

對每一階主模態(tài)設(shè)計實值參數(shù)k₁、k₂，使得特征方程s²+k₁s¹+…+k₂＝0的特征根都位于復(fù)平面內(nèi)的左半開平面，這里s為拉氏算子。

令矩陣由于|sI-Λ_c|＝s²+k₁s+k₂，可知Λ_c為穩(wěn)定矩陣。取Q∈R^2×2為任意正定矩陣，根據(jù)Lyapunov方程

可解得唯一正定對稱矩陣P。

解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量θ的自適應(yīng)律為

其中，γ為學(xué)習(xí)率，p_f為矩陣P的最后一列。為保證控制過程中參數(shù)向量有界，引入自適應(yīng)控制中的投影算法，P_r[·]為投影算子，其定義為

其中|·|表示取向量的模。設(shè)計模糊規(guī)則參數(shù)向量的界θ_set，θ_set>0，則可在振動控制全過程確保模糊控制器的輸出有界，即-θ_set≤f(x|θ)≤θ_set。

(5)經(jīng)上述步驟(4)解算得到模糊控制器的輸出為獨立模態(tài)空間內(nèi)的各階模態(tài)控制量，將各階模態(tài)控制量綜合為總的模態(tài)控制量，則總的模態(tài)控制量為f＝[f₁,…,f_m]^T，其中m為主模態(tài)數(shù)，f_i為各主模態(tài)對應(yīng)模糊控制器的輸出，即各階模態(tài)控制量，i＝1,…,m。將總的模態(tài)控制量通過坐標(biāo)變換轉(zhuǎn)化為物理坐標(biāo)空間的實際控制量，過程如下：

當(dāng)控制維度n_c等于主模態(tài)數(shù)m時，Φ_c^TB為方陣，如滿足Φ_c^TB非奇異，則將總的模態(tài)控制量f(t)轉(zhuǎn)化為實際控制量u(t)的方法為

u(t)＝(Φ_c^TB)^-1f(t)

當(dāng)控制維度n_c與主模態(tài)數(shù)m不相等時，Φ_c^TB非方陣，則將總的模態(tài)控制量f(t)轉(zhuǎn)化為實際控制量u(t)的方法為

u(t)＝(B^TΦ_c)(Φ_c^TBB^TΦ_c)^-1f(t)

這里u(t)即為主動振動控制中物理坐標(biāo)空間的實際控制量。

對包含密集模態(tài)的某空間密頻結(jié)構(gòu)，采用4維控制和4維量測，設(shè)置初始振動位移和速度，并持續(xù)施加接近于基頻的激勵作用，圖2為該空間密頻結(jié)構(gòu)的自由響應(yīng)圖，可見無控制作用時，已充分激起各階模態(tài)的振動。

圖3為采用普通模糊控制器主動振動控制效果圖，圖4為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制效果圖，可見，相比于圖2中無控制作用下的自由響應(yīng)，兩種模糊控制器均可有效抑制初始狀態(tài)和持續(xù)干擾作用下的結(jié)構(gòu)振動，比較圖3、圖4可見，本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制由于存在參數(shù)向量的自適應(yīng)過程，因此相比于參數(shù)設(shè)定理想的普通模糊主動振動控制系統(tǒng)而言，初始階段過度過程稍長，但同樣可在短時內(nèi)有效抑制振動。

圖5為采用普通模糊控制器主動振動控制的穩(wěn)態(tài)效果圖，圖6為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制的穩(wěn)態(tài)效果圖，比較圖5、圖6可見，使用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制，相比于普通模糊主動振動控制，振動抑制效果能夠獲得較大提高。

圖7為采用普通模糊控制器主動振動控制時所需的控制量，圖8為采用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制時所需的控制量，比較圖7、圖8可見，使用本發(fā)明自適應(yīng)模糊主動振動控制，相比于普通模糊主動振動控制，所需控制量降低了一個數(shù)量級，因此可以有效地節(jié)省控制能量。

總之，本發(fā)明基于獨立模態(tài)空間為每一階主模態(tài)設(shè)計自適應(yīng)模糊控制器，最終將求得的模態(tài)控制量轉(zhuǎn)化為實際控制量。模糊規(guī)則基于解析表達，實現(xiàn)了從輸入振動信息到輸出控制量的非線性映射，計算簡便直觀，并引入投影算法設(shè)計解析模糊規(guī)則的參數(shù)向量自適應(yīng)律，提高對密頻結(jié)構(gòu)模型不確知性和溢出問題的魯棒性，相比于傳統(tǒng)控制方法，能有效提高振動抑制效果。同時，約束了參數(shù)向量的界，避免模糊規(guī)則過度修改造成不穩(wěn)定。此外，參數(shù)向量的自適應(yīng)律優(yōu)化了控制量的非線性組織能力，降低了對控制能量的需求，很好地處理了密頻結(jié)構(gòu)低可控度與主動振動控制中作動能力有限之間的矛盾，具有工程實用價值。

本發(fā)明未詳細闡述的部分屬于本領(lǐng)域公知技術(shù)。