磁浮球作为典型的电磁悬浮系统,需要准确的理论模型以进行精密控制,因此提出一种基于修正电磁力公式的系统辨识方法及内模控制-比例积分微分(internal model control-proportional integral derivative,IMC-PID)控制器,有效提高理论模...磁浮球作为典型的电磁悬浮系统,需要准确的理论模型以进行精密控制,因此提出一种基于修正电磁力公式的系统辨识方法及内模控制-比例积分微分(internal model control-proportional integral derivative,IMC-PID)控制器,有效提高理论模型的精确度与参数整定的效率。首先,分析了电磁力公式的推导过程,建立了电磁仿真模型,对电磁力-悬浮间隙、偏置电流公式进行了修正。其次,通过采集实际电流对正弦目标信号的响应,确定了在相同电磁力下偏置电流与悬浮间隙之间的关系。使用不同质量的钢球进行上述步骤,即可得到不同电磁力下悬浮间隙与偏置电流对应关系。采用修正后的公式进行拟合,得到磁浮球实物的参数具体值。结合动力学方程,并定义平衡点处的悬浮间隙与偏置电流为位移和控制电流,推导出磁浮球系统的位移、电流刚度及精确传递函数。最后,基于内模控制理论设计IMC-PID控制器,通过单个参数计算出PID全部参数,并进行了控制仿真与试验验证。试验结果表明,系统辨识得到的理论模型与实物系统的响应高度吻合,验证了系统辨识结果的准确性,IMC-PID控制器也大大提高了参数整定效率。展开更多
针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)...针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。展开更多
文摘磁浮球作为典型的电磁悬浮系统,需要准确的理论模型以进行精密控制,因此提出一种基于修正电磁力公式的系统辨识方法及内模控制-比例积分微分(internal model control-proportional integral derivative,IMC-PID)控制器,有效提高理论模型的精确度与参数整定的效率。首先,分析了电磁力公式的推导过程,建立了电磁仿真模型,对电磁力-悬浮间隙、偏置电流公式进行了修正。其次,通过采集实际电流对正弦目标信号的响应,确定了在相同电磁力下偏置电流与悬浮间隙之间的关系。使用不同质量的钢球进行上述步骤,即可得到不同电磁力下悬浮间隙与偏置电流对应关系。采用修正后的公式进行拟合,得到磁浮球实物的参数具体值。结合动力学方程,并定义平衡点处的悬浮间隙与偏置电流为位移和控制电流,推导出磁浮球系统的位移、电流刚度及精确传递函数。最后,基于内模控制理论设计IMC-PID控制器,通过单个参数计算出PID全部参数,并进行了控制仿真与试验验证。试验结果表明,系统辨识得到的理论模型与实物系统的响应高度吻合,验证了系统辨识结果的准确性,IMC-PID控制器也大大提高了参数整定效率。
文摘针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。
