递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法因其简单、快速的特点,在微振动自适应控制领域被广泛应用。由于微振动主动控制系统中扰动环境的特殊性及复杂性,需要重点考虑微振动控制中所采用的参数自适应算法在参数估计过程中的鲁...递推最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法因其简单、快速的特点,在微振动自适应控制领域被广泛应用。由于微振动主动控制系统中扰动环境的特殊性及复杂性,需要重点考虑微振动控制中所采用的参数自适应算法在参数估计过程中的鲁棒性。针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)微振动主动控制系统,基于无限冲激响应(Infinite Impulse Response,IIR)滤波器,提出一种结合死区和归一化的MIMO鲁棒参数自适应算法,并给出其详细的算法推导与收敛性分析。在此基础上,通过构建三自由度微振动主动振动控制实验系统,针对单频窄带扰动、双频窄带扰动展开了对比实验分析,相关的实验结果验证了所提出鲁棒参数自适应算法的可行性和鲁棒性。展开更多
针对多频线谱激励下的结构振动主动控制中的频率失配问题,以并联结构滤波⁃x最小均方(filtered⁃x least mean square,简称FxLMS)算法为基础,提出一种混合自适应振动主动控制方法。前馈通道通过多个带通滤波器将多频线谱激励振动的参考信...针对多频线谱激励下的结构振动主动控制中的频率失配问题,以并联结构滤波⁃x最小均方(filtered⁃x least mean square,简称FxLMS)算法为基础,提出一种混合自适应振动主动控制方法。前馈通道通过多个带通滤波器将多频线谱激励振动的参考信号解耦成为多个单频线谱信号,多个独立自适应滤波器调节权值抑制单一频带上的振动,提升收敛速度;反馈通道提升了算法对于扰动信号频谱发生时变及宽频噪声扰动的鲁棒性。给出该混合自适应振动主动控制算法的稳定性及收敛性分析过程,得到算法稳定与收敛的正实条件。基于Adams与Simulink联合仿真,以及搭建结构微振动主动控制实验系统,验证了混合自适应振动主动控制算法的有效性。实验结果表明,混合自适应振动主动控制算法能够有效抑制多个目标频谱的结构微振动,并在扰动频率失配以及宽频噪声中表现出较好的鲁棒性。展开更多
文摘针对多频线谱激励下的结构振动主动控制中的频率失配问题,以并联结构滤波⁃x最小均方(filtered⁃x least mean square,简称FxLMS)算法为基础,提出一种混合自适应振动主动控制方法。前馈通道通过多个带通滤波器将多频线谱激励振动的参考信号解耦成为多个单频线谱信号,多个独立自适应滤波器调节权值抑制单一频带上的振动,提升收敛速度;反馈通道提升了算法对于扰动信号频谱发生时变及宽频噪声扰动的鲁棒性。给出该混合自适应振动主动控制算法的稳定性及收敛性分析过程,得到算法稳定与收敛的正实条件。基于Adams与Simulink联合仿真,以及搭建结构微振动主动控制实验系统,验证了混合自适应振动主动控制算法的有效性。实验结果表明,混合自适应振动主动控制算法能够有效抑制多个目标频谱的结构微振动,并在扰动频率失配以及宽频噪声中表现出较好的鲁棒性。
