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题名基于RBF反步滑模的多柔性梁耦合系统振动控制
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作者
邱志成
杨阳
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机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《振动.测试与诊断》
北大核心
2025年第1期110-115,203,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52175093)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2024A1515012070)。
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文摘
针对多柔性梁耦合系统的振动特性以及主动控制问题,设计并建立了实验平台。为了得到准确的模型,提出了一种基于小波变换和灰狼寻优算法的实验辨识方法,对有限元模型进行修正。为实现振动快速抑制,设计了基于最小参数学习法的径向基网络反步滑模控制(radial basis function network backstepping slide mode control,简称RBF-BSSMC)算法。实验结果表明,相比于比例微分(proportional-derivative,简称PD)控制,RBF-BSSMC算法可以实现快速振动抑制,特别是小幅值振动。
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关键词
多柔性梁耦合系统
主动振动控制
径向基网络
反步滑模控制
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Keywords
multi-flexible beam coupling system
active vibration control
radial basis function network
back⁃stepping slide mode control
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分类号
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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题名基于模糊强化学习的多柔性梁振动控制仿真
被引量：2
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作者
邱志成
杜佳豪
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机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期29-39,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51775190)
广州市科技计划项目资助(202002030113)
广东省自然科学基金资助项目(2019A1515011901)。
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文摘
空间机械结构趋向大型化、复杂化、柔性化特点,容易导致残余振动,且残余振动频率低,振动时间长.针对多柔性梁耦合结构残余振动问题,通过有限元法建立了动力学模型,分析了振动特性,呈现密频特性,拍频特征.对于残余振动问题,结合模糊强化学习控制算法,构建模糊规则表,使用ε-贪婪法选择每条规则中的动作,进而生成最终的控制电压,与环境交互后获得回报,利用时序差分误差对状态动作价值进行反馈学习.经过训练,控制器收敛于一个模糊控制规则.仿真结果显示模糊强化学习控制器对多柔性梁残余振动快速抑制,验证了模糊强化学习控制算法的有效性.
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关键词
多柔性梁
振动控制
有限元建模
模糊强化学习
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Keywords
multi flexible beams
vibration control
finite element modeling
fuzzy reinforcement learning
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分类号
V476.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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