振动台功率谱复现控制算法的研究

论文摘要

振动台能准确的复现给定的功率谱或者波形,再现真实的振动环境,常用于对设备进行振动模拟试验,考核设备在振动环境下的性能,广泛应用于航天、汽车、建筑、材料等许多重要工业领域。振动控制技术是振动试验的一项关键技术,频响函数估计是振动控制的基础,其估计结果直接关系振动控制的精度。传统的方法在振动试验中对频响函数估计只有一次,这种方法基于下面这个假设:被控系统的频响函数在试验过程中自始至终是不变的,即被控对象没有发生任何变化。但是在实际试验过程中系统的频响函数会发生变化,从而导致试验的精度达不到预计的要求,这就需要在试验过程中修正频响函数,进而提高振动控制的精度。由于自适应滤波器具有在线辨识系统频响函数的功能,本文利用自适应滤波器对频响函数进行辨识,并将其嵌入到传统功率谱复现算法中,由此提出了基于自适应滤波器的功率谱复现算法。本文首先介绍了振动台以及振动控制算法的发展现状,确定了本文的研究方向以及研究内容。其次对传统功率谱复现算法做了介绍,包括频响函数估计、驱动谱修正和时域驱动信号的生成等。然后对自适应滤波进行了研究,首先介绍了自适应滤波的原理,及其实现结构和自适应算法的类型,接下来对LMS自适应算法进行了研究,确定了算法的最大收敛步长,分析了步长和滤波器阶数对算法性能的影响。针对传统的LMS算法的收敛速度与稳态误差对步长的要求是矛盾的这一问题,本文提出了变步长LMS滤波算法,分析并仿真验证了变步长LMS算法的有效性。最后针对频响函数在试验过程中发生变化,从而导致功率谱复现算法的收敛速度减慢、精度降低的问题,提出了基于自适应滤波器的功率谱复现算法,对该算法进行了理论分析,并进行了仿真验证,结果表明该算法是适用的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题来源及研究的目的和意义
• 1.1.1 课题来源
• 1.1.2 研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 振动台的发展及研究现状
• 1.2.2 振动控制系统的发展及研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 第2章 传统功率谱复现控制算法
• 2.1 引言
• 2.2 振动控制的必要性
• 2.3 随机振动控制功率谱复现
• 2.3.1 频响函数估计
• 2.3.2 阻抗计算
• 2.3.3 驱动谱修正
• 2.3.4 时域驱动信号生成
• 2.3.5 功率谱估计
• 2.3.6 精度计算
• 2.3.7 随机振动控制的实时性
• 2.4 随机振动试验中的重要技术指标
• 2.5 本章小结
• 第3章 自适应滤波
• 3.1 引言
• 3.2 自适应滤波理论
• 3.2.1 自适应滤波的原理
• 3.2.2 自适应滤波器的实现结构
• 3.2.3 自适应滤波算法
• 3.3 LMS自适应算法
• 3.3.1 步长的选取
• 3.3.2 步长对算法性能的影响
• 3.3.3 滤波器阶数对算法的影响
• 3.4 变步长LMS算法
• 3.4.1 算法的提出
• 3.4.2 变步长LMS算法分析
• 3.5 仿真分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于自适应滤波器的功率谱复现算法
• 4.1 引言
• 4.2 基于自适应滤波器的频响函数辨识
• 4.2.1 无噪声下的频响函数辨识
• 4.2.2 有噪声下的频响函数辨识
• 4.2.3 基于LMS算法和FIR滤波器的频响函数辨识
• 4.3 功率谱复现算法
• 4.3.1 基于自适应滤波器的功率谱复现算法原理
• 4.3.2 功率谱复现算法的实现
• 4.4 仿真分析
• 4.4.1 仿真模型
• 4.4.2 功率谱复现仿真
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢