CN111750026A - 一种在线智能控制的主动动力吸振器及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在线智能控制的主动动力吸振器及其控制方法，包括动子组件、定子组件和控制模块。定子组件包括第一质量块、第二质量块、第一支撑板、第二支撑板、励磁内线圈、励磁外线圈、导磁内筒和导磁外筒，动子组件包括底座、第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体。定子组件固定在被控系统上，而动子组件受到第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体施加的弹性回复力和材料阻尼力而往复运动。本发明通过对主系统的振动频率进行识别，进而通过控制器分别调节励磁内线圈和励磁外线圈的工作电流大小来改变动力吸振器的固有频率，以达到减小主系统振动响应的目的，从而实现对主系统振动的实时控制。

Description

一种在线智能控制的主动动力吸振器及其控制方法

技术领域

本发明涉及吸振器技术领域，具体而言，涉及在线智能控制的主动动力吸振器及其控制方法。

背景技术

各类机械设备在工作时，不可避免的会产生低频振动，长时间、高幅值的低频振动不仅会导致机械设备本身性能和可靠性的降低，还会影响人员舒适性体验，甚至会危害设备和人员的安全。低频振动的控制方法一直是船舶、汽车、建筑等领域一个非常重要的课题，而动力吸振器作为低频振动控制的有效途径之一，具有结构简单、安装拆卸方便等优点。

传统的单自由度动力吸振器仅能控制一个频率处的振动，而在实际工程应用中，多数机械设备均具有多个频率线谱处的振动响应，特别是对于旋转机械来说，不仅需要控制基频处的振动响应，还需要控制倍频处的振动响应，为了同时控制多个频率处的振动，需要研制出二自由度动力吸振器。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种能实现多频率处的振动控制功能、同时可应用于多个主系统的振动控制的新型两自由度磁流变弹性体智能控制的主动动力吸振器，该动力吸振器具有结构紧凑、安装方便、可靠性强等优点。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案，一种在线智能控制的主动动力吸振器，包括定子组件、动子组件和控制模块，其中

所述定子组件包括第一动子和第二动子，所述第一动子嵌套设置在所述第二动子外侧，所述第一动子包括第一质量块、第一支撑板和导磁外筒；所述第一支撑板固定在所述导磁外筒上端面，所述第一质量块固定在第一支撑板上，所述导磁外筒外壁设有空腔，励磁外线圈缠绕在所述导磁外筒的空腔内；所述所述第二动子包括第二质量块、第二支撑板、励磁内线圈和导磁内筒，所述导磁内筒与所述导磁外筒同轴设置，所述第二支撑板固定在导磁内筒上端面，所述第二质量块固定在第二支撑板下端面上，所述导磁内筒内壁有空腔，所述励磁内线圈缠绕在导磁内筒的空腔内；

所述定子组件包括底座、第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体，所述第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体分别固定连接在底座圆筒的内外两侧将所述第一动子和所述第二动子隔开；

所述控制模块包括功率放大器、电荷放大器、传感器以及控制器，所述传感器固定在所述底座上用于采集所述振动器原始数据，所述传感器和所述电荷放大器相连将采集到的原始数据输入控制器，所述功率放大器采集所述励磁外线圈和所述励磁内线圈的电流输入所述控制器。

进一步，所述控制器内包括输入层、特征提取层、池化层、映射层和输出层，所述输入层用于输入主系统原始振动数据，所述特征提取层用于提取输入原始振动数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征，对采集到的原始振动数据降维，所述池化层用于对上述降维处理的数据进行排序和选择，所述映射层用于数据的映射计算，所述输出层用于输出振动类别。

进一步，所述导磁内筒和导磁外筒与底座上的圆筒均为直筒状，且有着相同的轴心，所述导磁外筒与底座上的圆筒和导磁内筒与底座上的圆筒之间分别固定了第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体；

进一步，所述第一质量块与所述第一支撑板和第二质量块与所述第一支撑板均为可拆卸连接，可通过主系统的固有特性来选用不同大小的质量块。

进一步，所述底座通过安装孔固定安装在主系统上。

本发明还提供一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，包括以下步骤：

步骤S1.对励磁内线圈和励磁外线圈的工作电流与吸振器固有频率对应关系进行标定，并对所有标定好的频率设置一一对应的标签1～N；

步骤S2.将主系统稳定运行情况下振动频率范围内中所有的振动频率与吸振器中贴有标签的固有频率相对照，频率值相同则采用共同的标签，采集主系统中所有频率下的部分原始振动数据，根据采样定律将原始振动数据分成多个数据样本并赋予与频率相对应的标签，将采集的样本分为训练数据集和测试数据集；

步骤S3.将采集到的训练样本通过所述输入层输入，经过初步数据处理后传递到所述特征提取层，所述特征提取层分别对每一个经过初步数据处理后的样本进行特征提取，并将特征值传递到下一层，所述池化层将已提取的每一个样本的多个特征值排成一个新样本，经过中间数据处理后传递到所述映射层，将传递到所述映射层对每一个新样本进行映射计算，所述映射层的计算结果和所述输出层中的标签共同确定了输出权值β；

步骤S4.采集的测试数据样本中通过上述输出权值β计算出测试数据集的输出结果，并将该结果与测试数据集的标签分别进行一一对比，判断上述步骤中分类的准确精度；

步骤S5.将所述吸振器安装到主系统上，通过传感器采集主系统的原始振动数据，根据已训练出的β，在线实时的找出与主系统振动频率相对应的标签，并将标签传递到所述控制器；

步骤S6.所述控制器根据所述输出层传达来的指令，提供相应的电流组合到吸振器，进而控制动力吸振器的固有频率大小；

进一步，上述步骤S1中，分别改变通入励磁内线圈和励磁外线圈中电流大小，计算并记录出所有不同电流组合时吸振器的固有频率，并对所有的频率设置一一对应的标签1～N。

进一步，所述步骤S3中，初步数据处理采用公式ω1*x1+b1＝y1进行处理；中间数据处理采用ω2*x2+b2＝y2进行处理

其中：ω1为初步数据处理缩放倍数，b1为采集到的原始数据漂移值，x1为一个周期内包含的所有原始振动数据，ω2为中间数据处理缩放倍数，b2为经过特征提取后的样本数据的漂移值，x2为经过特征提取后的样本数据。

进一步，所述所述映射层的激活函数fs为SIG函数，用于数据的映射计算，所述激活函数SIG：g(x)＝1/(1+exp x)，其中x为进入映射层的样本数据，g(x)为经过映射层的计算结果。

进一步，所述步骤S3中，所述特征提取层用于提取输入数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征。

与现有技术相比，本发明至少包括以下有益效果：

1、针对不同的主系统，可以选择不同大小的质量块，可控制多频率段的振动；

2、当线圈内无电流通过时，由磁流变弹性体提供刚度，此时本动力吸振器表现为被动式二自由度动力吸振器，即在动力吸振器故障时，仍有一定减振效果，不会加剧被控系统振动响应；

3、通过分别调节励磁内线圈和励磁外线圈电流大小，可以分别改变动力吸振器的两个主要固有频率的大小，便于控制可变固有频率处主系统振动响应；

4、智能控制方法可以在线实时的对原始振动数据的频率进行识别，且智能控制方法具有识别精度高、反应速度快等优点；

5、针对单一频率的振动而言，与单自由度动力吸振器相比，两自由度动力吸振器具有更好的吸振效果；

6、该动力吸振器定子部分质量较小，有利于减小动力吸振器质量对主系统振动的影响，提高动力吸振器的性能。

附图说明

图1为本发明的整体结构示意图；

图2为本发明剖面图；

图3为本发明磁路示意图；

图4为本发明智能控制方法示意图；

图中，图中：1-底座；2-导磁外筒；3-励磁外线圈；4-第一磁流变弹性体；5-第一支撑板；6-第一质量块；7-第二质量块；8-第二支撑板；9-导磁内筒；10-励磁内线圈；11-第二磁流变弹性体；12-传感器；13-功率放大器；14-电荷放大器；15-控制器；16-输入层；17-特征提取层；18-池化层；19-映射层；20-输出层。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，并不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“水平”、“竖直”、“悬垂”等术语并不表示要求部件绝对水平或悬垂，而是可以稍微倾斜。如“水平”仅仅是指其方向相对“竖直”而言更加水平，并不是表示该结构一定要完全水平，而是可以稍微倾斜。

在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

如图1-3所示，本申请提供一种在线智能控制的主动动力吸振器，包括包括定子组件、动子组件和控制模块，其中，

所述定子组件包括第一动子和第二动子，所述第一动子嵌套设置在所述第二动子外侧，所述第一动子包括第一质量块6、第一支撑板5和导磁外筒2；所述第一支撑板5固定在所述导磁外筒2上端面，所述第一质量块6固定在第一支撑板5上，所述导磁外筒2外壁设有空腔，励磁外线圈3缠绕在所述导磁外筒2的空腔内；所述所述第二动子包括第二质量块7、第二支撑板8、励磁内线圈10和导磁内筒9，所述导磁内筒9与所述导磁外筒2同轴设置，所述第二支撑板8固定在导磁内筒9上端面，所述第二质量块7固定在第二支撑板8下端面上，所述导磁内筒9内壁有空腔，所述励磁内线圈10缠绕在导磁内筒9的空腔内；

所述定子组件包括底座1、第一磁流变弹性体4和第二磁流变弹性体11，所述第一磁流变弹性体4和第二磁流变弹性体11分别固定连接在底座1圆筒的内外两侧将所述第一动子和所述第二动子隔开；

所述控制模块包括功率放大器13、电荷放大器14、传感器12以及控制器15，所述传感器12固定在所述底座1上用于采集所述振动器原始数据，所述传感器12和所述电荷放大器14相连将采集到的原始数据输入控制器15，所述功率放大器13采集所述励磁外线圈3和所述励磁内线圈10的电流输入所述控制器15。

在上述实施例中，第一质量块6、第一支撑板5、励磁外线圈3和导磁外筒2共同组成第一动子。第一支撑板5与导磁外筒2之间可采用螺栓固定，所述第一质量块6采用螺纹连接的方式固定在第一支撑板5上，所述导磁外筒2外壁有空腔，励磁外线圈3缠绕在导磁外筒2的空腔内；所述第二质量块7、第二支撑板8、励磁内线圈10和导磁内筒9共同组成第二动子。所述第二支撑板8与导磁内筒9之间采用螺栓连接，所述第二质量块7采用螺纹连接的方式固定在第二支撑板8上，所述导磁内筒9内壁有空腔，所述励磁内线圈10缠绕在导磁内筒9的空腔内。上述第一质量块6和第二质量块7可以选用强度高、弱磁性的奥氏体合金钢，所述第一支撑板5、第二支撑板8可以选用铝合金Ly14材料，所述导磁内筒9和导磁外筒2可以选用工业纯铁作为材料。定子组件包括底座1、第一磁流变弹性体4和第二磁流变弹性体11。所述第二磁流变弹性体11和第一磁流变弹性体4分别固定在底座1圆筒的内外两侧，所述底座1可以选用工业纯铁作为材料。本实施例中，所述导磁内筒9和导磁外筒2与底座1上的圆筒均为直筒状，且有着相同的轴心，所述导磁外筒2与底座1上的圆筒和导磁内筒9与底座1上的圆筒之间分别固定了第一磁流变弹性体4和第二磁流变弹性体11；本实施例中，所述第一质量块6和第二质量块7均可通过主系统的固有特性来选用不同大小的质量块；本实施例中，所述底座1采用螺栓安装在主系统上，用以吸收主系统振动。其中，传感器可以为加速度传感器、速度传感器或者位移传感器，但不限于以上几种，对应的传感器采集主系统向对应的原始振动数据。

进一步优选的实施例中，控制器15内包括输入层16、特征提取层17、池化层18、映射层19和输出层20，所述输入层16用于输入主系统原始振动数据，所述特征提取层17用于提取输入原始振动数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征，对采集到的原始振动数据降维，所述池化层18用于对上述降维处理的数据进行排序和选择，所述映射层19用于数据的映射计算，所述输出层20用于输出振动类别。

在上述实施例中，控制器15中设有神经网络，上述神经网络包括输入层16、特征提取层17、池化层18、映射层19和输出层20，输入层16用于采集主系统的原始振动数据，原始振动数据从输入层16进入特征提取层17后经过特征提取处理，分别提取每一个样本的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征，并将特征值传递到下一层，所述池化层18将已提取的每一个样本的多个特征值排成一个新样本，并传递到所述映射层19，对每一个新样本数据进行映射计算，计算后传递到所述映射层19，所述映射层19的计算结果和所述输出层20中的标签共同确定了输出权值β。

本实施例还提供一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，包括以下步骤：步骤S1.对励磁内线圈10和励磁外线圈3的工作电流与输出吸振器固有频率对应关系进行标定，并对所有标定好的频率设置一一对应的标签1～N；

步骤S2.将主系统稳定运行情况下振动频率范围内中所有的振动频率与吸振器中贴有标签的固有频率相对照，频率值相同则采用共同的标签，采集主系统中所有频率下的部分原始振动数据，根据采样定律将原始振动数据分成多个数据样本并赋予与频率相对应的标签，将采集的样本分为训练数据集和测试数据集；

步骤S3.将采集到的训练样本通过所述输入层16输入，经过初步数据处理后传递到所述特征提取层17，所述特征提取层17分别对每一个经过初步数据处理后的样本进行特征提取，并将特征值传递到下一层，所述池化层18将已提取的每一个样本的多个特征值排成一个新样本，经过中间数据处理后传递到所述映射层19，将传递到所述映射层19对每一个新样本进行映射计算，所述映射层19的计算结果和所述输出层20中的标签共同确定了输出权值β；

步骤S4.采集的测试数据样本中通过上述输出权值β计算出测试数据集的输出结果，并将该结果与测试数据集的标签分别进行一一对比，判断上述步骤中分类的准确精度；

步骤S5.将所述吸振器安装到主系统上，通过传感器12采集主系统的原始振动数据，根据已训练出的β，在线实时的找出与主系统振动频率相对应的标签，并将标签传递到所述控制器15；

步骤S6.所述控制器15根据所述输出层20传达来的指令，提供相应的电流组合到吸振器，进而控制两自由度的刚度大小。

在上述实施例中，步骤S1中，分别改变通入励磁内线圈10和励磁外线圈3中电流大小，计算并记录出所有不同电流组合时吸振器的固有频率，并对所有的频率设置一一对应的标签1～N；上述计算出不同电流组合时吸振器固有频率的范围应大于主系统频率范围，也就是说主系统频率范围应当每个频率都应被保函在标签1～N中。

进一步优选的实施例中，所述步骤S3中，初步数据处理采用公式ω1*x1+b1＝y1进行处理；中间数据处理采用ω2*x2+b2＝y2进行处理，

其中：ω1为初步数据处理缩放倍数，b1为采集到的原始数据漂移值，x1为一个周期内包含的所有原始振动数据，ω2为中间数据处理缩放倍数，b2为经过特征提取后的样本数据的漂移值，x2为经过特征提取后的样本数据。

在上述实施例中，可以对采集到的原始振动数据样本进行初步处理，进行缩放或者漂移，在本实施例中，ω1＝1和b1＝0分别是输入权值和阀值。ω2＝1和b2＝0分别是隐含权值和阀值。映射层19的激活函数fs为SIG函数，用于数据的映射计算，所述激活函数SIG：g(x)＝1/(1+exp x)，其中x为进入映射层19的样本数据，g(x)为经过映射层19的计算结果。特征提取层17用于提取输入数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征。分别对应附图中的f1～f6，附图4中的x1～xn为采集到的原始振动数据样本，fs是激活函数SIG：g(x)＝1/(1+exp x)，t1～tm是计算结果(标签)。

本实施例中，所述励磁内线圈10和励磁外线圈3分别可以通入不同大小的电流，记录并计算出不同电流组合时吸振器的固有频率，并对所有的频率设置一一对应的标签1～N。

本实施例中，将主系统中所有的振动频率与吸振器中贴有标签的固有频率相对照，若频率值相同则采用共同的标签，采集主系统中所有频率下的原始振动数据，根据采样定律将原始振动数据分成多个数据样本并赋予与频率相对应的标签，将采集的样本分为训练数据集和测试数据集。

本实施例中，所述控制器15中存有与标签相对应的电流组合。

本实施例中，所述智能控制方法包括训练学习和精度测试。

在上述实施例中，动力吸振器动子部分受到与磁流变弹性体间的弹性回复力和阻尼力，材料阻尼较小且随着电流的变化保持不变，弹性回复力为动子组件提供剪切刚度。如图3所示，磁流变弹性体处于水平的磁感线的磁场中，改变电流大小即可改变磁感应强度，从而改变磁流变弹性体的剪切刚度，达到控制动力吸振器固有频率的目的。

所述动力吸振器在垂直方向上具有两个自由度，其中，一个质量块和与该质量块相连的磁流变弹性体组成一个自由度。

所述动力吸振器在实际工作中，可以计算可以得到不同工作电流组合下动力吸振器的固有频率，对所有吸振器的固有频率设置一一相对应的标签1～N；采集主系统每一个频率下振动的原始数据，并按照采样定律分成多个样本，采用相同频率的标签给每一个样本；线下训练和测试智能控制方法，训练后的智能控制方法可以在线时时识别主系统振动频率的标签，并将识别结果传递给控制，控制器15根据传递来的标签选择相应的电流组合给吸振器；进而分别改变两个磁流变弹性体的剪切刚度，从而实时控制主系统上的振动响应。

上面所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定。在不脱离本发明设计构思的前提下，本领域普通人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (10)

1.一种在线智能控制的主动动力吸振器，其特征在于:包括定子组件、动子组件和控制模块，其中

所述定子组件包括第一动子和第二动子，所述第一动子嵌套设置在所述第二动子外侧，所述第一动子包括第一质量块、第一支撑板和导磁外筒；所述第一支撑板固定在所述导磁外筒上端面，所述第一质量块固定在第一支撑板上，所述导磁外筒外壁设有空腔，励磁外线圈缠绕在所述导磁外筒的空腔内；所述所述第二动子包括第二质量块、第二支撑板、励磁内线圈和导磁内筒，所述导磁内筒与所述导磁外筒同轴设置，所述第二支撑板固定在导磁内筒上端面，所述第二质量块固定在第二支撑板下端面上，所述导磁内筒内壁有空腔，所述励磁内线圈缠绕在导磁内筒的空腔内；

所述定子组件包括底座、第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体，所述第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体分别固定连接在底座圆筒的内外两侧将所述第一动子和所述第二动子隔开；

所述控制模块包括功率放大器、电荷放大器、传感器以及控制器，所述传感器固定在所述底座上用于采集所述振动器原始数据，所述传感器和所述电荷放大器相连将采集到的原始数据输入控制器，所述功率放大器采集所述励磁外线圈和所述励磁内线圈的电流输入所述控制器。

2.根据权利要求1所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器，其特征在于：所述控制器内包括输入层、特征提取层、池化层、映射层和输出层，所述输入层用于输入主系统原始振动数据，所述特征提取层用于提取输入原始振动数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征，对采集到的原始振动数据降维，所述池化层用于对上述降维处理的数据进行排序和选择，所述映射层用于数据的映射计算，所述输出层用于输出振动类别。

3.根据权利要求1所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器，其特征在于：所述导磁内筒和导磁外筒与底座上的圆筒均为直筒状，且有着相同的轴心，所述导磁外筒与底座上的圆筒和导磁内筒与底座上的圆筒之间分别固定了第一磁流变弹性体和第二磁流变弹性体。

4.根据权利要求1所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器，其特征在于，所述第一质量块与所述第一支撑板和第二质量块与所述第一支撑板均为可拆卸连接，可通过主系统的固有特性来选用不同大小的质量块。

5.根据权利要求1所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器，其特征在于，所述底座通过安装孔固定安装在主系统上。

6.根据权利要求1-5任一项所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1.对励磁内线圈和励磁外线圈的工作电流与吸振器固有频率对应关系进行标定，并对所有标定好的频率设置一一对应的标签1～N；

步骤S2.将主系统稳定运行情况下振动频率范围内中所有的振动频率与吸振器中贴有标签的固有频率相对照，频率值相同则采用共同的标签，采集主系统中所有频率下的部分原始振动数据，根据采样定律将原始振动数据分成多个数据样本并赋予与频率相对应的标签，将采集的样本分为训练数据集和测试数据集；

步骤S3.将采集到的训练样本通过所述输入层输入，经过初步数据处理后传递到所述特征提取层，所述特征提取层分别对每一个经过初步数据处理后的样本进行特征提取，并将特征值传递到下一层，所述池化层将已提取的每一个样本的多个特征值排成一个新样本，经过中间数据处理后传递到所述映射层，将传递到所述映射层对每一个新样本进行映射计算，所述映射层的计算结果和所述输出层中的标签共同确定了输出权值β；

步骤S4.采集的测试数据样本中通过上述输出权值β计算出测试数据集的输出结果，并将该结果与测试数据集的标签分别进行一一对比，判断上述步骤中分类的准确精度；

步骤S5.将所述吸振器安装到主系统上，通过传感器采集主系统的原始振动数据，根据已训练出的β，在线实时的找出与主系统振动频率相对应的标签，并将标签传递到所述控制器；

步骤S6.所述控制器根据所述输出层传达来的指令，提供相应的电流组合到吸振器，进而控制动力吸振器的固有频率大小。

7.根据权利要求6所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，其特征在于：上述步骤S1中，分别改变通入励磁内线圈和励磁外线圈中电流大小，计算并记录出所有不同电流组合时吸振器的固有频率，并对所有的频率设置一一对应的标签1～N。

8.根据权利要求6所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，初步数据处理采用公式ω1*x1+b1＝y1进行处理；中间数据处理采用ω2*x2+b2＝y2进行处理，

其中：ω1为初步数据处理缩放倍数，b1为采集到的原始数据漂移值，x1为一个周期内包含的所有原始振动数据，ω2为中间数据处理缩放倍数，b2为经过特征提取后的样本数据的漂移值，x2为经过特征提取后的样本数据。

9.根据权利要求6所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，其特征在于：所述映射层的激活函数fs为SIG函数，用于数据的映射计算，所述激活函数SIG：g(x)＝1/(1+exp x)，其中x为进入映射层的样本数据，g(x)为经过映射层的计算结果。

10.根据权利要求6所述的一种在线智能控制的主动动力吸振器控制方法，其特征在于：所述步骤S3中，所述特征提取层用于提取输入数据的平均值、标准方差、均方根、平均绝对偏差、峰度和峭度六种数值特征。

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