多轴向多激励随机振动高精度控制研究

多轴向多激励随机振动高精度控制研究

论文摘要

长期以来,多轴向多激励随机振动控制都存在着低频和共振点处精度不高,稳定性较差的问题,从而限制了多轴向多激励振动的应用。通过对控制流程的分析可以发现,影响控制精度的关键问题在于两个方面,一是系统频响函数矩阵估计在低频段和共振点处精度较差,从而导致前馈控制矩阵存在较大误差,影响了控制精度:二是闭环控制为满足控制实时性要求,采用响应信号功率谱误差直接补偿的方式,这样的控制方法将干扰引入控制回路从而导致控制精度受到限制,控制鲁棒性较差。 针对上述两个问题本文提出了利用多抽样率理论产生多尺度的频响函数矩阵估计来减少估计的偏度误差,并结合最小方差融合理论来减少频响函数矩阵估计的方差,有效提高频响函数矩阵估计精度;提出了基于X滤波的多轴向多激励振动控制自适应逆结构,算法给出了一个简单的自适应逆控制率,克服了直接对频响函数矩阵求逆所带来的精度和计算速度的问题,同时该控制算法不易受到外部干扰,具有较强鲁棒性。 此外,在基于多并行计算结构的轴振动控制器工程实现中,各模块消息通讯效率低,数据传输速度慢的问题制约了控制实时性。本文研制了一种具有自主知识产权仪器总线,该总线采用双总线结构,消息和数据可以同时传输,独特的非破坏性逐位消息仲裁机制极大提高了消息通讯的灵活性,实现多主通讯功能,从而极大提高了信号和消息的传输速度,能够满足多轴控制器内部通讯要求。 论文主要研究内容如下: 第一章:论述了研究课题的意义和基础,综述了多轴向多激励随机振动控制理论研究和技术发展的国外研究现状,简述了主要研究工作。 第二章:通过理论分析和时、频域建模方法比较,阐明了采用频响函数建模的可行性和优点。在此基础上,给出了当存在不同类型外部干扰时,多轴向多激励振动系统最优频响函数估计方法,通过建立一个两轴向两激励振动系统模型进行仿真实验,并对结果进行了分析。 第三章:分析了应用多抽样率法提高频响函数估计的原理,提出采用多抽

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 图表目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题背景和意义
  • 1.2 多轴向多激励振动系统控制技术研究现状
  • 1.2.1 多轴向多激励振动系统分类、组成及关键技术
  • 1.2.2 多轴向多激励振动控制技术的发展概况
  • 1.2.3 多轴向多激励随机振动控制技术的研究现状
  • 1.3 多轴向多激励振动控制器发展概况
  • 1.3.1 闭环模拟振动控制器
  • 1.3.2 数控随机振动控制器
  • 1.3.3 带数字补偿技术的数控振动控制器
  • 1.3.4 通用多轴向多激励振动控制器
  • 1.4 现代振动控制/信号分析仪的数据传输总线发展概况
  • 1.4.1 现有仪器总线的发展概况
  • 1.4.2 各仪器总线技术现状分析
  • 1.4.3 多点低电压差分信令技术发展概况
  • 1.4.4 CAN总线协议发展概况
  • 1.5 论文主要研究内容
  • 1.6 本章小结
  • 第2章 多轴向多激励振动系统建模方法研究
  • 2.1 多轴向多激励系统在随机激励下的运动学方程
  • 2.2 多轴向多激励系统模型的几种表达方式
  • 2.2.1 多轴向多激励系统的特点
  • 2.2.2 多轴向多激励系统的频域模型
  • 2.2.3 多轴向多激励系统的时域模型
  • 2.3 多轴向多激励系统的建模方法及其优缺点分析
  • 2.3.1 多轴向多激励系统频响函数估计精度分析
  • 2.3.2 多轴向多激励系统时域模型的误差分析
  • 2.3.3 两种建模方式的优缺点比较
  • 2.4 多轴向多激励系统频响函数矩阵的估计模型
  • 2.4.1 基于输出干扰的模型
  • 2.4.2 基于输入干扰的模型
  • 2.4.3 基于输入与输出干扰的模型
  • 2.5 多轴向多激励系统建模激励法及仿真分析
  • 2.5.1 顺序激励法
  • 2.5.2 同步激励法
  • 2.5.3 仿真结果分析
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 多轴向多激励振动系统多尺度建模研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 功率谱估计误差分析
  • 3.3 多分辨谱估计研究
  • 3.3.1 基于小波理论的多分辨谱估计理论
  • 3.3.2 基于多抽样系统的多分辨谱估计研究
  • 3.4 基于多分辨谱估计方法的任意频段的多尺度分析
  • 3.4.1 基于小波的多通道多分辨分析理论
  • 3.4.2 基于多级抽样的任意频段多分辨分析方法
  • 3.4.3 多级结构的级数和抽样率的划分
  • 3.5 多轴向多激励系统的多尺度频响函数矩阵估计
  • 3.6 多尺度系统模型融合算法
  • 3.6.1 基于小波变换的多尺度传递函数估计融合算法
  • 3.6.2 基于最小方差的多尺度模型融合快速算法
  • 3.7 仿真结果分析
  • 3.8 本章小结
  • 第4章 多轴向多激励振动系统自适应逆控制研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 多轴向多激励振动系统的控制结构
  • 4.2.1 开环控制的误差分析
  • 4.2.2 基于误差信号补偿的多轴向多激励系统闭环控制结构
  • 4.2.3 基于频响函数修正的闭环控制结构
  • 4.3 基于X滤波的多轴向多激励自适应逆控制算法
  • 4.3.1 控制算法收敛性判定
  • 4.3.2 步长因子μ取值方法
  • 4.4 自适应逆控制迭代算法流程
  • 4.5 仿真实验分析
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 三轴向三激励振动系统随机振动实验研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 实验平台组成及主要部件介绍
  • 5.2.1 实验平台的组成
  • 5.2.2 实验平台的主要部件
  • 5.2.3 实验方法
  • 5.3 开环控制实验
  • 5.4 闭环控制实验
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 面向多轴振动控制器高速传输总线研究
  • 6.1 引言
  • 6.2 多轴振动控制器总体结构和功能分配
  • 6.3 多轴振动控制器内部传输总线功能分析
  • 6.4 面向多处理器并行计算结构的总线研究
  • 6.4.1 总线结构及工作方式研究
  • 6.4.2 基于M-LVDS技术的双总线通讯机制
  • 6.4.3 总线协议研究
  • 6.4.4 插板式多电路板结构设计
  • 6.5 总线通讯实验
  • 6.5.1 眼图测试
  • 6.5.2 通信性能实验
  • 6.6 本章小结
  • 第7章 结论与展望
  • 7.1 研究工作总结
  • 7.2 主要创新
  • 7.3 相关工作展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间发表或录用的学术论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].随机振动与谱分析课程教学实践与探讨[J]. 大学教育 2020(06)
    • [2].基于逆幂率模型的随机振动疲劳加速试验应用方法研究[J]. 环境技术 2020(03)
    • [3].非高斯随机振动下包装件时变振动可靠性分析[J]. 振动与冲击 2020(16)
    • [4].运输过程中包装印刷图像磨损评估[J]. 今日印刷 2020(10)
    • [5].飞行器随机振动工艺方法的适应性分析[J]. 电子测试 2018(11)
    • [6].探空火箭箭头随机振动仿真分析[J]. 兵器装备工程学报 2017(05)
    • [7].汽车空调管路系统随机振动疲劳分析优化研究[J]. 汽车技术 2020(10)
    • [8].机载信号控制器设计及随机振动特性分析[J]. 工程与试验 2019(03)
    • [9].交通荷载诱发邻近建筑垂向随机振动数值分析[J]. 郑州大学学报(理学版) 2019(01)
    • [10].划线车料斗的随机振动稳定性分析[J]. 机械制造 2019(01)
    • [11].飞机主动杆驾驶装置随机振动特性研究[J]. 机电工程技术 2018(12)
    • [12].大力开创我国随机振动理论工程应用的自主创新之路[J]. 应用数学和力学 2017(01)
    • [13].滑行车运行过程的随机振动仿真[J]. 中国工程机械学报 2015(05)
    • [14].独树一帜的随机振动算法及对工程科学计算的推动[J]. 科学中国人 2008(11)
    • [15].非线性单自由度复合随机振动的蒙特卡罗模拟[J]. 武汉理工大学学报 2008(01)
    • [16].隔振器布置对随机振动特性影响对比研究[J]. 工程与试验 2019(04)
    • [17].某机载单元随机振动疲劳分析[J]. 电子机械工程 2018(06)
    • [18].随机振动下建筑工程抗震参数的测试与实验分析[J]. 华南地震 2019(01)
    • [19].应用结构应变测量的航天器随机振动载荷频率收敛特性研究[J]. 航天器工程 2018(03)
    • [20].基于多点极值反馈的随机振动筛选试验方法[J]. 中国设备工程 2018(21)
    • [21].“随机振动及工程应用”专刊征稿公告[J]. 应用数学和力学 2016(05)
    • [22].基于ANSYS Workbench某机载电子设备随机振动响应分析[J]. 现代电子技术 2016(10)
    • [23].《结构随机振动》研究生课程教学的几点思考[J]. 课程教育研究 2017(42)
    • [24].计及列车车体随机振动影响时受电弓的随机动力响应[J]. 铁道学报 2010(03)
    • [25].高温环境下薄壁试件随机振动疲劳研究[J]. 装备环境工程 2019(08)
    • [26].随机振动螺栓松动数值仿真分析[J]. 机械设计与制造 2018(01)
    • [27].电动汽车电驱动系统随机振动评价方法研究[J]. 汽车电器 2018(01)
    • [28].基于电动振动台的非高斯随机振动控制技术的研究和实现[J]. 装备环境工程 2008(02)
    • [29].纵轴式掘进机随机振动响应分析[J]. 工矿自动化 2018(03)
    • [30].非线性结构随机振动的极值反应估计[J]. 低温建筑技术 2016(01)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    多轴向多激励随机振动高精度控制研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢