密集模态挠性结构的多变量实验辨识及自适应逆控制

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空间大型挠性结构的一个显著特点是模态阻尼小,受到扰动后其自由振动会持续很长时间,从而影响航天器及相关装置的运行精度。而模态密集是大型挠性结构的另一个重要特征,由于固有频率密集,传统的模型辨识方法难以将相邻的两个或多个模态分开,而误认为一个,从而导致控制器设计的失败。另外,密集模态挠性结构模型容易受到环境和结构参数变化的影响,导致控制器的失效。因此,开展密集模态挠性结构的模型辨识及自适应控制的研究,具有重要的现实意义和应用价值。 本文以加快挠性结构的振动衰减为目的,着重研究了密集模态挠性结构振动控制的若干重要问题:离散型压电式传感器与作动器的最优配置问题;密集模态对象的模型辨识问题;基于辨识模型的最优控制及自适应逆控制等。 振动主动控制的方案不仅要有理论和数值仿真的支持,更要能够在物理系统上面,取得实际的减振效果。针对以往挠性结构振动控制的实验对象以非密集模态的挠性梁和挠性板为主的情况,本文构建了二维密集模态挠性板物理实验系统,目的是以密集模态挠性结构为实验对象,研究其建模方法和控制律设计方案,使得理论和仿真的结论,可以在实验中得到验证。同时,亦可检验系统从检测到驱动、从软件到硬件、从构成到成本等多种因素下是否均切实可行。 本文在建立密集模态挠性板振动实验系统的基础上,研究了离散型压电式传感器与作动器的最优配置问题。首先考虑了压电式传感器和作动器与挠性板之间的相互作用,并综合对象模态振型,采用基于能量函数的准则和输出能控度准则,计算出挠性板上各个位置能控性和能观性的大小,并以此确定了压电传感器和作动器的位置。 现代控制理论大都是建立在控制对象的某种数学描述的基础上,因此挠性结构的建模成为振动主动控制的关键问题之一。采用有限元法虽然也可得到对象的较为精细的数学模型,但是模型降阶任务重。实验建模由于所需输入输出数据来均自于实际系统,得到的模型大都可以直接用于控制律的设计,因此得到了很大的发展。目前常用的模型辨识方法可分为时域辨识和频域辨识。由于挠性结构频带宽、动态范围大,通过时域辨识得到的模型阶次大都很高,不利于控制器的设计。相对而言,由于容易选择所考虑的频率范围及设计相应的辨识输入信号,并方便综合不同组的实验数据,降低测量噪声,频域辨识一般能得到相对较低阶的对象模型,而被普遍使用。不过目前频域辨识算法大都仅限于单变量情况,即使有考虑多变量系统的,也由于对准则函数作了一定的近似,使得低频拟合效果变差,特别当系统固有频率密集时,将难以辨识出相邻的共振峰值。
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