专利名称：参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法
技术领域：
本发明涉及一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，尤其涉及一 种基于自适应滤波控制最小均方算法的压电智能结构振动主动控制方法。
背景技术：
智能结构代表着21世纪材料与结构发展的一个新方向，特别在振动主动控制领 域具有非常诱人的前景，目前已成为振动工程界的研究热点。主动减振智能结构是智能材 料结构研究的重要内容之一，它利用埋入结构中的传感器监测结构的振动状况，根据一定 的控制规律去实时控制埋入结构中的驱动器以改变结构的振动状态，达到自适应抑制结构 振动响应的目的，从而提高了结构的性能和安全性，延长了其使用寿命。压电材料由于存 在正逆压电效应，不仅能用作机敏传感材料，而且可作为智能致动或驱动元件，并具有低功 耗、电操作、频带宽和力由自身内部产生的优异特性，因此非常适合航空航天结构监测与控 制的需要，例如在临近空间飞行器结构振动主动控制中应用。基于压电智能结构的振动主动控制方法几乎涉及到现代控制理论的所有分支，并 在此基础上发展了多种振动主动控制方法，其中模态控制、极点配置和最优控制方法都是 基于受控结构精确模型的振动控制方法，因此在应用上具有很大的局限性。目前，以基于最 小均方XLMS算法的自适应滤波控制方法研究获得广泛关注，并在实验中取得了较好的控 制效果，其控制策略的实质为首先以滤波器的形式建立受控结构系统和控制器的数学模 型，确定受控结构系统模型参数，再用数字信号处理技术求得最优控制器参数，实现的核心 是自适应控制算法，它根据测得的新信息实时调整控制器参数，保证控制效果始终趋于最 优。但该方法实施过程中存在一个严重的缺陷，即算法过程需要预知与外激扰信号相关的 参考信号；考虑到实际振动控制系统中，一般情况下很难预知外激扰信号并能够有效提取 该信号作为参考信号进入控制器算法进程，由此导致常规的自适应滤波控制方法在实际适 用性和实用性上存在重大不足。如何在压电智能结构振动控制过程中获取准确的参考信 号，成为自适应滤波控制方法扩大使用领域和实用化的一个核心问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，尤 其是基于压电机敏元件的自适应滤波前馈控制最小均方算法的振动主动控制方法，该方法 通过从压电智能振动结构中直接提取振动响应残差信号，进而基于控制器结构和算法过程 数据构造出参考信号，满足与激扰信号的相关性并进入算法控制过程。解决了在实际压电 智能结构振动主动控制系统中很难获得准确的参考信号的难题，为自适应滤波控制方法工 程实用化提供了有益的技术方法思路。为达到上述目的，该发明采用如下技术方案
一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其特征是直接利用压电智能结构振动实验平台，实现自适应滤波控制方法中参考信号自提取的方案；该方法以抵消外 扰引起的受控结构振动响应为出发点，控制器根据误差传感器的采集信号，输出控制信号 给作动器，使其产生控制力作用于受控对象，使受控对象的振动响应与外扰响应相抵消，达 到消除或减小受控对象振动响应的目的，实现了多通道压电智能振动主动控制方法；控制 器的输出信号经过控制通道辨识模型的滤波与振动响应残差信号合成，其合成后的信号就 是整个控制算法的参考信号，从而实现了参考信号的自提取目的；为实现上述技术特征，该 方法具体操作步骤如下
(1)对控制通道进行模型辨识，求出模型辨识参数
成I 所述的对控制通道进行模型辨识包括以下步骤
①设置辨识模型滤波器阶数、步长因子、辨识误差临界值，选取激振信号为参考信号。②设置激振频率，开启激振器，使压电智能结构处于持续振动状态。③利用最小均方误差算法进行模型滤波器权值调整。(2)设置控制算法相应的参数和初始值控制结构滤波器阶数、步长因子，参考信 号:m的初值选为随机噪声信号。(3)实时合成参考信号，并带入控制算法，实现参考信号自提取目的滤波器的输 出经过控制通道辨识模型鳥⑷，与结构振动响应信号合成得到参考信号树約，
采用街約实时更新参考信号,具体详细过程如下
根据^r滤波器特性，得控制器输入/输出关系 Y(k)=W(k)Z(k)(ι)
式(1)中,(幻为滤波器加权系数。
k时刻的估计函数为
+ 1) = 4(2)7(1) + 5(^)(2)
根据上述步骤(1)模型辨识参数
sIl iz) Σ) L HieiZ)
ffm ⑷ Iim(Z) L Η^{ζ)
(3)式中， (z) = [WL， ，L -V' {m = \Jh M,p = Q.\,2h ,P) 将(3)式代入⑵式，⑵式的进一步的展开式
非+ 1)
L
(λ· + ι)
权利要求
1.一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，尤其是基于自适应滤波控 制最小均方算法的压电智能结构振动主动控制方法，其特征在于控制方法的具体操作步骤 如下(1)只棚 1 行酬·求出酬額_島W；(2)设置控制算法相应的参数和初始值；(3)实时合成参考信号，并带入控制算法，实现参考信号自提取目的；(4)依照最小均方算法对控制器加权系数进行修正，直至振动响应幅度被有效地抑制；(5)实时保存相关数据，为实验分析做准备。
2.根据权利要求1所述的参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其特征 在于所述步骤(1)对控制通道进行模型辨识包括以下步骤①设置辨识模型滤波器阶数、步长因子、辨识误差临界值，选取激振信号为参考信号；②设置激振频率，开启激振器，使压电智能结构处于持续振动状态；③利用最小均方误差算法进行模型滤波器权值调整。
3.根据权利要求1所述的一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其 特征在于所述步骤(2)设置控制算法相应的参数和初始值为控制结构滤波器阶数、步长因子，参考信号的初值选为随机噪声信号。
4.根据权利要求1所述的参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其特征 在于所述步骤(3)实时合成参考信号，并带入控制算法，实现参考信号自提取目的滤波器的输出ilt)经过控制通道辨识模型良⑷，与结构振动响应信号对均合成得到街λ)，采用所約实时更新参考信号IM。
5.根据权利要求1所述的参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其特征 在于所述步骤(4)依照最小均方算法对控制器加权系数进行修正，直至振动响应幅度被有 效地抑制控制器加权系数更新的为W(k +1) = W(k) - μΧ1 (k)E(k)其中rifc)、ir(t+i)分别为i、i +1时刻的加权系数，μ为步长因子，为的转置，1它)为参考信号I⑷经象(ζ)得到，对.t)为振动响应信号。
6.根据权利要求1所述的参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，其特征 在于所述步骤(5)实时保存相关数据，为实验分析做准备采用二进制格式保存数据，将其 转化为TXT文件，用Matlab进行实验数据分析。
全文摘要
本发明的目的是提供一种参考信号自提取的压电智能结构振动主动控制方法，尤其基于自适应滤波控制最小均方算法的压电智能结构振动主动控制方法，它是直接利用压电智能结构振动主动控制试验平台，实现参考信号自提取的自适应滤波振动主动控制；该方法通过从压电智能振动结构中直接提取振动响应残差信号，进而基于控制器结构和算法过程数据构造出参考信号，满足与激扰信号的相关性并进入算法控制过程。解决了在实际压电智能结构系统中很难获得准确的参考信号的难题，为结构振动自适应滤波控制方法的实用化提供了有益的技术方法思路。
文档编号H03H21/00GK102142830SQ20111003288
公开日2011年8月3日 申请日期2011年1月31日 优先权日2011年1月31日
发明者张合生, 易金聪, 曾祥强, 朱晓锦, 高守玮, 高志远, 黄全振 申请人:上海大学