基于特征系统实现算法的天线类产品在轨模态辨识方法研究

采用系统实现算法(ERA)对航天器大型薄壁结构进行基于响应的时域模态参数辨识。阐述了该算法的基本原理和具体实现过程。仿真和试验结果表明,ERA辨识算法可靠,精度能够达到设计要求。     

在轨服务双臂空间机器人的参数辨识

以在轨服务自由漂浮双臂空间机器人为研究对象,根据机器人本体携带的测速敏感器测得本体质心的线速度及角速度,基于线动量及角动量守恒,分别对双臂空间机器人本体和单操作臂(另一机械臂悬空)抓取未知目标卫星的过程进行未知参数辨识.文中对空间机器人模型进行了符号推导建模,分析并解决了利用该方法进行惯量参数辨识过程中的线性方程组奇异性问题,研究了机器人的各类参数对辨识研究的影响,并通过数值仿真验证了参数辨识方法的可行性和有效性.     

基于FULMS算法的压电机敏柔性结构振动主动控制

面向航空航天器挠性结构振动主动控制研究背景,针对FXLMS控制算法无法直接从振动结构提取参考信号的缺陷,以经过传感器作动器优化配置的压电机敏柔性梁为模型结构,研究了一种基于多通道FULMS算法的结构振动主动控制器.针对参考信号取自激振信号和直接取自振动结构两种情况,对FXLMS控制算法及FULMS控制算法进行了仿真分析与验证;结果表明FXLMS算法高度依赖参考信号选取,FULMS算法相对FXLMS算法具有更好的收敛性,且能够实现参考信号直接提取策略.在此基础上构建了测控系统和实验平台,进行基于多通道FULMS控制算法的压电柔性结构振动主动控制实验,验证了参考信号从振动结构中直接提取策略的可行性与多通道FULMS控制算法的有效性.     

基于系统辨识和最优控制的齿轮修形

提出了一种利用动态系统辨识与最优控制理论相结合确定齿轮修形量的方法;在实际工况下,通过实际采集直齿轮传动系统实际动态信号进行系统辨识,然后求取系统的最优控制,将其转换为振动最小的修形量,与已有的试验结果和理论作对比,初步证明了此方法是正确而有效的。     

柔性结构振动单边库仑摩擦控制

为解决航天结构的低频振动抑制问题,针对拉索控制装置的单边饱和特点,推导了一种非二次型性能指标函数的最优控制方法。适当地选择非二次型性能指标函数中特殊加权参数,最优控制是一种单边Cou lom b摩擦。通过简单改造的电机拉索结构,该最优控制能采用无需耗能的被动控制方式实现,为航天结构振动抑制节省控制能量。同时最优控制不依赖控制结构模型,在结构模型不确定的情况下,仍具有最优和全局渐进稳定性。在悬臂上进行最优控制的数值仿真结果显示该最优控制方法能充分利用控制作动器迅速抑制结构振动。     

一种用于模型结构辨识的新方法

系统辨识的关键是模型结构的辨识，它包括模型验前结构的假定和模型结构参数的确定。线性系统的模型结构辨识实质上就是确定模型的结构参数。该文以飞行器运动数学模型为研究对象，介绍了一种基于Bayes假设检验理论、适用于线性系统模型结构辨识的新方法，并给出了工程应用实例。     

基于状态子空间辨识算法的双阶挤出系统动态特性建模研究

针对高聚物挤出发泡所用的双阶挤出系统中需要解决连接体压力稳定控制的动态建模问题,提出了一种用于双阶挤出系统预测的状态子空间系统辨识策略,该方法利用系统的输入输出数据成功辨识出了双阶挤出系统的动态模型,并将实际测量数据与辨识得到的模型仿真输出数据进行对比,结果验证了基于状态子空间的辨识算法得到的系统模型能很好地反映实际情况。     

神经网络智能控制系统辨识模型结构的研究

目的 研究神经网络智能控制系统辨识模型的基本结构。方法 分析了控制系统动态模型的输入、输出关系,依据模型等效的最优化原理和神经网络任意逼近有限不连续函数的性质,提出神经网络辨识模型的基本结构。结果 该基本结构不仅适用于高阶线性系统,也适用于非线生及时变系统,可达到较高的辨识精度,保证了由此构成了神经网络控制系统具有较好的自适应性和鲁棒性。结论 所提出的基于神经网络系统辨识模型的基本结构具有一般性和     

结构振动系统辨识理论的幅值分析法

本文在 Natke H.G 提出的相位分离技术和参数调整法的基础上,采用状态矢量,利用被辨识振动结构系统的系统分析理论计算和模型实测的固有频率分布与模态结果,通过建立残差与评价函数,求泛函极值,得到参数估计的调整系数.经过数据处理后的参数矩阵,作为系统分析的原始数据更为合理.     

结构地震反应最优控制的目标函数和稳定性

对一装有理想半主动阻尼器的智能隔震结构进行了分析,比较了经典最优、瞬时最优和序列最优3种最优控制算法,分别从基于状态反馈和输出反馈的目标函数及稳定性的角度进行了探讨．数值算例结果表明,提出的序列最优控制算法的控制效果优于经典最优控制算法和瞬时最优控制算法,且稳定性良好;在同一控制能量下,基于输出反馈的控制效果优于状态反馈,说明了智能隔震结构采用输出反馈的合理性。     

模拟环境激励下结构模态参数识别试验研究

为了实现结构基于振动特性的健康监测,进行了在线模态参数识别。综合自然激励技术和特征系统实现算法,进行了模拟环境激励下结构的时域模态参数识别。利用特征灵敏度分析得到质量归一化振型。对一个两层钢支撑框架模型进行了模拟环境激励试验和力锤激励试验;通过改变结构质量和特征灵敏度分析,得到质量归一化振型;同时进行了有限元计算分析。通过试验模态参数识别与有限元计算得到的模态参数的对比,证明了该方法的有效性。     

Ground demonstration system based on in-orbit assembly oriented manipulator flexible force control

To eliminate the load weight limit of carrier rockets and reduce the burden on support struc-tures,in-orbit assembly is a key technology to make design of scattering a large diameter telescope into submirror modules, which requires smooth operation of assembly robots, and flexible force con-trol technology is necessary.A ground demonstration system is presented for in-orbit assembly focu-sing on flexible force control.A six-dimensional force/torque sensor and its data acquisition system are used to compensate for gravity.For translation and rotation, an algorithm for flexible control is proposed.A ground transportation demonstration verifies accuracy and smoothness of flexible force control, and the transportation and assembly task is completed automatically.The proposed system is suitable for the development of in-orbit assembly robots.     

基于随机响应的隔震体系简化模型参数计算

为简化计算,将隔震结构等效为双自由度体系简化模型.论述了利用结构随机响应评判隔震简化模型参数几种不同取值方式的一般原则,建立了计算简化体系等效参数的多目标优化参数识别模型.取简化结构与原结构主要随机响应的方差作为目标函数,用结构基本周期等效的条件确定简化体系优化初值,并用复合形法进行交互式优化运算.文末采用一个实际隔震工程作为算例,显示了采用结构随机响应进行隔震结构简化模型等效参数识别的优越性.     

地震作用下结构振动最优控制的一种一般算法

基于对地震激励输入结构过程的重新理解,直接从二次型控制目标函数的泛函变分出发,推导出了一种更为一般的最优控制算法,并用状态转移的数值方法加以实现．所获得的最优控制力表达式同时包含了结构响应和地震激励两部分的影响,从概念上改进了现有的结构最优控制算法;还导出了最优控制力系数表达式,用代数公式取代了传统的Riccati微分方程的求解,提高了计算效率．算例表明,该算法的控制效率优于现有的两种结构最优控制算法,具有更高的精度,且稳定性良好．     

工程结构模态的连续型随机子空间分解识别方法

环境振动识别方法利用结构的输出信号识别结构的模态参数,主要的识别方法有时间序列分析法、ERA(eigensystem realization algorithm)法和随机子空间法,这些方法均基于离散模型．基于连续随机子空间模型,本文给出了一种识别大型工程结构模态参数的方法．运用SVD(singular value decomposition)分解将含噪声的输出信号空间分解为信号空间和噪声空间,然后直接估计结构的模态参数．SVD分解保证了算法的鲁棒性．最后讨论了一个7层框架的理想建筑,仿真计算表明,该方法简单有效,能够使用在桥梁和建筑的健康监测和振动控制中．     

刚度、阻尼矩阵非对称性对气动导数识别的影响

针对桥梁结构节段模型风洞测振试验中因风的作用而导致的系统刚度矩阵和阻尼矩阵的非对称性可能影响识别结果这一问题,利用状态空间法仿真薄平板模型在均匀风场中的自由衰减响应和紊流场中的抖振响应,分别采用特征实现算法(ERA)和随机子空间法(SSI),识别出均匀流场和紊流风场中的理想薄平板模型气动导数.通过与仿真所用的薄平板模型的气动导数理论值的对比,确定等效刚度矩阵和等效阻尼矩阵的非对称性对系统识别方法所得结果的影响.仿真结果表明,目前,应用比较广泛的ERA方法和SSI方法,均对阻尼矩阵和刚度矩阵的非对称性具有足够的适应性.     

基于Gasa-BPNN的水轮机系统辨识与预测控制

Based on the characteristics of nonlinearity, multi-case, and multi-disturbance, it is difficult to establish an accurate parameter model on the hydraulic turbine system which is limited by the degree of fitting between parametric model and actual model, and the design of control algorithm has a certain degree of limitation. Aiming at the modeling and control problems of hydraulic turbine system, this paper proposes hydraulic turbine system identification and predictive control based on genetic algorithm-simulate anneal and back propagation neural network (GASA–BPNN), and the output value predicted by GASA–BPNN model is fed back to the nonlinear optimizer to output the control quantity. The results show that the output speed of the traditional control system increases greatly and the speed of regulation is slow, while the speed of GASA–BPNN predictive control system increases little and the regulation speed is obviously faster than that of the traditional control system. Compared with the output response of the traditional control of the hydraulic turbine governing system, the neural network predictive controller used in this paper has better effect and stronger robustness, solves the problem of poor generalization ability and identification accuracy of the turbine system under variable conditions, and achieves better control effect.     

Modal Parameter Identification of Offshore Platforms under Ambient Excitation

This paper intends to identify the modal parameters of an offshore platform under ambient excitation, and to compare the identified results with theoretical solutions. Using ambient sources of excitation to determine the modal characteristics of large civil engineering structures is desirable for several reasons. The forced vibration testing of such structures generally requires a large amount of specialized equipment and makes the tests quite expensive. Also, an automated health monitoring system for a large civil structure will most likely use ambient excitation. The Eigensystem Realization Algorithm (ERA) is applied in conjunction with the common basis-normalized system identification (CBSI) to identify structural modal parameters (natural frequency, damp ratio, mode shape), with limited acceleration information. Finally,offshore platform numerical model gets output response data under ambient excitation. Simulated data from numerical model of an offshore platform under ambient excitation is used for the identification of the system. According to the comparison results, the proposed method is shown to be effective for modal parameter identification under ambient excitation.