CN112731814A - 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法 - Google Patents

基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112731814A
CN112731814A CN202110047119.4A CN202110047119A CN112731814A CN 112731814 A CN112731814 A CN 112731814A CN 202110047119 A CN202110047119 A CN 202110047119A CN 112731814 A CN112731814 A CN 112731814A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
frequency response
harmonic
frequency
helicopter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110047119.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112731814B (zh
Inventor
郎凯
夏品奇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Original Assignee
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics filed Critical Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
Priority to CN202110047119.4A priority Critical patent/CN112731814B/zh
Publication of CN112731814A publication Critical patent/CN112731814A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112731814B publication Critical patent/CN112731814B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明公开了基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，该方法针对直升机振动控制过程中直升机的机体动力学建模误差和直升机飞行中机体频响函数的变化导致直升机振动主动控制效果下降甚至控制发散等问题，提出了通过根据控制误差响应信号的谐波系数对控制系统的频响函数的参数进行实时修正的自适应谐波识别识别算法，以实现在直升机建模误差较大的情况下对直升机振动进行主动控制的目的。本方法具备频响估测精度高、控制收敛快、计算量小以及无需额外激励等优势，在建模误差较大时可实现高效、自适应性强且收敛快的控制效果。

Description

基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法
技术领域
本发明属于直升机振动控制技术领域。
背景技术
振动主动控制技术广泛应用于直升机的振动控制领域以满足对直升机低振动水平的严格要求。传统振动主动控制算法的实现都依赖于对直升机振动主动控制系统动力学模型参数的精确获取。直升机振动主动控制系统的动力学模型通常在离线的情况下通过动力学测试或者风洞实验建立，因此不可避免地存在建模误差。同时直升机飞行状态的改变，负载质量和重心的变化等因素也会引起控制系统的动力学模型的变化。此外，对于变转速直升机，旋翼转速的变化引起的旋翼载荷频率的变化同样会改变振动主动控制系统的频响，引起建模误差。因此基于离线建模的传统振动主动控制方法在存在较大建模误差时会出现控制效果下降，甚至控制发散的情况。
基于次级通道在线识别的滤波x-最小平均二次型(Fx-LMS)控制算法是基于LMS算法的改进算法，通过引入次级通道在线识别算法在控制过程中对作动器至控制误差输出点的传递函数(即次级通道)进行识别，实现高鲁棒性的控制效果。然而这类算法的实现往往需要引入额外的白噪声激励以实现次级通道的识别，因此会降低控制效果。此外，基于高阶谐波控制的自适应谐波稳态(Adaptive Harmonic Steady State,AHSS)控制算法可在频域内实现控制系统频响识别，但是此类算法依赖于测量响应的离散傅里叶变换数据，且需要足够大的时间间隔以保证系统响应达到谐波稳态。对于阻尼低且自然频率较低的直升机机体结构来说，此类控制算法过长的谐波稳态时间间隔会导致控制收敛时间过长，无法满足高标准的直升机振动水平要求。同时，为了实现对频响函数的精确识别，这类算法需要持续施加额外的连续激励，同样会引起控制效果下降。另外，这些算法通常需要进行矩阵求逆或矩阵特征值计算，当系统控制输入和测点响应的数量较多时，会大大增加算法的计算量。
发明内容
发明目的：为了解决上述背景技术存在的问题，本发明提供了一种基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法。
技术方案：本发明提供了一种基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，具体包括如下步骤：
S1：根据直升机处于无振动控制下的振动响应在旋翼通过频率处的幅值大小，确定输入至作动器的控制信号的谐波阶数Ic；对频响函数
Figure BDA0002897739690000021
增广得到增广频响函数
Figure BDA0002897739690000022
对频响函数，增广频响函数和输入至作动器的控制信号进行初始化；
S2：根据当前输入至作动器的控制信号的谐波系数，计算控制信号，并将该控制信号输入至作动器，使得作动器驱动直升机产生作动响应，将当前时刻直升机控制目标上产生的作动响应信号和当前时刻旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应信号叠加作为当前时刻该控制目标的控制误差响应信号，安装在对应控制目标上的传感器实时采集该控制目标上的控制误差响应信号，从而得到当前时刻的控制误差响应信号；
S3：根据S2得到的控制误差响应信号，对该响应信号的谐波系数进行识别，根据识别到的谐波系数得到控制误差响应信号的谐波系数矢量；根据控制误差响应信号的谐波系数矢量，当前输入至作动器的控制信号的谐波系数以及上一个时刻修正的增广频响函数，对当前时刻的增广频响函数进行修正，从而对当前时刻的频响函数进行修正；
S4：根据S3中的控制误差响应信号的谐波系数矢量和当前时刻修正后的频响函数，计算下一个时刻输入至作动器的控制信号的谐波系数，并转S2。
进一步的，所述S1中对增广频响函数进行初始化具体为：
Figure BDA0002897739690000023
其中，
Figure BDA0002897739690000024
为在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数的初始值，ωi为第i阶旋翼通过频率，i＝1，2，…Ic，
Figure BDA0002897739690000025
其中
Figure BDA0002897739690000026
为初始化后的增广频响函数，
Figure BDA0002897739690000027
其中
Figure BDA0002897739690000028
为初始化后的频响函数，
Figure BDA0002897739690000029
为直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数的初始值，且
Figure BDA00028977396900000210
使得下式成立：
Figure BDA00028977396900000211
式中，矩阵Λ：
Figure BDA00028977396900000212
Il表示l阶单位矩阵，
Figure BDA00028977396900000213
表示Kronecker积，l＝K或M+1，其中M为作动器的数量，K为传感器的数量，T为矩阵转置。
进一步的，所述S3中采用递归最小二乘法对当前时刻的增广频响函数进行修正：
Figure BDA00028977396900000214
Figure BDA0002897739690000031
P(t)＝λ-1P(t-1){I-ψi(t)K(t)}
Figure BDA0002897739690000032
Figure BDA0002897739690000033
其中，λ为遗忘因子，1<λ≤1，
Figure BDA0002897739690000034
γi(t)表示当前时刻输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数矢量，该谐波系数矢量根据当前时刻输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数得到；θi(t)为当前控制误差响应信号的第i阶谐波系数矢量，
Figure BDA0002897739690000035
为当前时刻修正后的在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数，
Figure BDA0002897739690000036
为上一个时刻修正后的在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数，I为单位矩阵；
根据如下公式得到当前时刻修正后的频响函数
Figure BDA0002897739690000037
Figure BDA0002897739690000038
其中，
Figure BDA0002897739690000039
为当前时刻直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数。
进一步的，所述S3中采用LMS算法对控制误差响应信号的谐波系数进行识别。
进一步的，所述S4具体为：
S41：采用动态谐波控制权矩阵法实时设置输入至作动器的控制信号的谐波系数的动态权矩阵和控制误差响应信号的谐波系数的动态权矩阵；
S42：根据S41设置的两个动态权矩阵，当前时刻控制误差响应信号的谐波系数矢量和当前时刻修正后的频响函数，采用最速下降法实时更新输入至作动器的控制信号的谐波系数。
有益效果：
(1)本发明实现了直升机机体振动控制过程中频响的自适应修正，避免了因离线建模误差引起的控制效果下降，甚至控制发散等问题；
(2)本发明采用动态谐波控制权矩阵方法，通过动态调整控制误差响应和控制输入谐波系数权矩阵的方式，使控制输入满足持续激励条件，从而增强了控制系统频响矩阵的识别精度，避免了引入额外激励信号带来的控制效果下降的问题。
附图说明
图1是本发明的系统框图；
图2是当某直升机结构的建模误差为各频率处频响函数相位差180°时，控制目标的误差响应示意图；其中(a)为控制目标1的误差响应示意图，(b)为控制目标2的误差响应示意图；
图3是输入至第一个作动器的控制信号与第一个传感器输出信号之间的频响函数的估计过程；其中(a)为0-30秒时频响函数的估计过程，(b)为0-1000秒时频响函数的估计过程；
图4是当某直升机结构的建模误差为各频率处频响函数相位相差180°时，分别采用本控制法和自适应谐波稳态控制算法时控制目标1的控制效果对比图。
具体实施方式
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
如图1所示本是实施例提供了一种基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，具体为：
S1、将作动器安装于直升机机体结构上以驱动机体生成控制响应，将传感器布置于振动控制目标点处用于采集控制目标点的振动响应；根据直升机处于无振动控制下的振动响应在旋翼通过频率处的幅值大小，确定输入至作动器的控制信号的谐波阶数Ic，初始化频响函数。
S2、根据当前输入至作动器的控制信号的的谐波系数计算输入至作动器的时域控制信号，使得作动器驱动直升机产生响应，将当前时刻直升机控制目标上产生的作动响应信号和当前时刻旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应信号叠加作为当前时刻该控制目标的控制误差响应信号，安装在对应控制目标上的传感器实时采集该控制目标上的控制误差响应信号，从而得到当前时刻的控制误差响应信号；
S3、对S2中采集的控制误差响应信号进行谐波系数识别，得到控制误差响应谐波系数矢量，根据控制误差响应谐波系数矢量和当前输入至作动器的控制信号的谐波系数，以及上一时刻修正的频响函数，对当前时刻的频响函数进行修正；
S4、利用S3中得到的控制误差响应谐波系数矢量和修正的频响函数，计算下一时刻的控制输入谐波系数，返回S2；
本实施例中，S1具体为：根据直升机旋翼转速确定传感器振动响应的控制目标频率，并初始化频响函数(所述频响函数为输入至作动器的控制信号与传感器输出的信号之间的频响函数)
Figure BDA0002897739690000051
其中
Figure BDA0002897739690000052
为旋翼通过频率ωi处的频响函数初始值，具备如下形式：
Figure BDA0002897739690000053
式中，M为作动器的数量，K为传感器的数量，
Figure BDA0002897739690000054
是在频率ωi处输入至第m个作动器的控制信号与第k个传感器输出信号之间的初始频响函数，Re表示复数的实部，Im表示复数的虚部。
初始化增广频响函数
Figure BDA0002897739690000055
其中
Figure BDA0002897739690000056
为直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数的初始值，初始化
Figure BDA0002897739690000057
使下式成立：
Figure BDA0002897739690000058
式中，矩阵Λ具备如下形式：
Figure BDA0002897739690000059
Il表示l阶单位矩阵，
Figure BDA00028977396900000510
表示Kronecker积，l＝K或M+1，T为矩阵转置。
初始化递归最小二乘矩阵P(0)，使P(0)＝ΛM+1 TP(0)ΛM+1成立。
初始化输入至第m个作动器的控制信号的第i阶谐波系数矢量γmi(0)
γmi(0)＝[cmi(0) dmi(0)]T (4)
式中，m＝1,2,...,M，i＝1,2,...,Ic，Ic为输入至作动器的控制信号谐波阶数，cmi(0)和dmi(0)分别是输入至第m个作动器的控制信号的谐波系数cmi和dmi的初始。
本实施例中S2具体为：根据当前输入至作动器的控制信号的谐波系数获取输入至第m个作动器的控制信号的谐波系数矢量
Figure BDA00028977396900000511
并计算输入至第m个作动器的时域控制信号um(t)：
Figure BDA00028977396900000512
式中，
Figure BDA00028977396900000614
为系统生成的谐波基函数向量，τ为采样时间间隔，将时域控制信号输入至作动器驱动直升机机体结构产生控制响应，同时采集控制目标处的控制误差响应信号e(t)；
S3、根据S2中采集的控制误差响应信号和谐波基函数的采样值，采用LMS算法识别当前时刻传感器的控制误差响应信号的谐波系数，从而得到控制误差响应信号的谐波系数矢量。
令γi(t)＝[γ1i(t) γ2i(t) … γMi(t)]为当前时刻输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数矢量，并对γi(t)进行增广处理：
Figure BDA0002897739690000061
根据下列递归最小二乘递推公式修正增广频响函数：
Figure BDA0002897739690000062
Figure BDA0002897739690000063
P(t)＝λ-1P(t-1){I-ψi(t)K(t)} (8)
式中，
Figure BDA0002897739690000064
为当前控制误差响应信号的第i阶谐波系数矢量，I为单位矩阵，0＜λ≤1为递归最小二乘遗忘因子，
Figure BDA0002897739690000065
为上一个时刻修正后的在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数，
Figure BDA0002897739690000066
为频率ωi处的当前频响函数值。根据
Figure BDA0002897739690000067
提取频率ωi处的当前频响函数值
Figure BDA0002897739690000068
整合得到当前频响函数值
Figure BDA0002897739690000069
为当前时刻直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数的初始值。
本实施例中S4具体为；
步骤A：设置输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数动态权矩阵
Figure BDA00028977396900000610
设置控制误差响应信号的第i阶谐波系数动态权矩阵
Figure BDA00028977396900000611
其中Wui和Wei分别是控制信号和控制误差响应信号的加权矩阵，Wui＝diag{Wui,1,Wui,1,Wui,2,Wui,2,...,Wui,M,Wui,M}，Wei＝diag{Wei,1,Wei,1,Wei,2,Wei,2,...,Wei,K,Wei,K}，Wui,m表示输入至第m个作动器的控制信号的第i阶控制谐波系数的权系数，Wei,k表示第k个传感器采集到的控制误差响应信号的谐波系数的权系数，
Figure BDA00028977396900000612
和
Figure BDA00028977396900000613
满足以下形式
Figure BDA0002897739690000071
Figure BDA0002897739690000072
Figure BDA0002897739690000073
式中，εui＜1和εei＜1分别为控制信号的第i阶谐波系数动态权矩阵和控制误差响应信号的谐波系数动态权矩阵的浮动系数，
Figure BDA0002897739690000074
为输入至第m个作动器的控制信号的谐波系数权系数的相位，
Figure BDA0002897739690000075
为第k个控制误差响应信号谐波系数权系数的相位，p＝1,2,...M，q＝1,2,...K。设置好各阶动态权矩阵后，整合成整体动态权矩阵：
Figure BDA0002897739690000076
Figure BDA0002897739690000077
步骤B：根据步骤A设置的动态权矩阵
Figure BDA0002897739690000078
和
Figure BDA0002897739690000079
以及S3中得到的传感器控制误差响应信号的整体谐波系数矢量和当前时刻频响函数修正值
Figure BDA00028977396900000710
采用最速下降法实时更新输入至作动器的控制信号的谐波系数矢量：
Figure BDA00028977396900000711
式中，μ为谐波修正步长，θ(t)＝[θ1(t) θ2(t) … θI(t)]T，根据γ(t)得到输入至作动器的控制信号的谐波系数。返回S2。
图2中的(a)(b)分别给出了当某直升机结构的建模误差为各频率处频响函数相位差180°时，直升机机体结构两个控制目标的控制误差响应。在开启控制后，由于离线建模得到的频响与真实频响完全反向，在控制开始的前2秒，两个测点的响应都有所增加，但是随后各个测点的响应都迅速降低，在7s后收敛至0.003g以下。表明直升机振动主动控制的自适应频响修正-谐波识别算法能够在较大建模误差的情况下快速降低机体振动响应，具备很强的鲁棒性。
图3中的(a)(b)分别给出了0-30秒和0-1000秒控制信号1与第一个传感器输出信号之间的频响函数的估计过程。在控制开启的4秒内，频响函数的修正值收敛于真实频响附近，且随着时间的增加修正误差最终趋向于0。表明本发明的控制算法可根据控制误差响应和控制输入的谐波系数使频响函数快速向真实频响矩阵附近收敛，并最终收敛于真实频响函数。
图4给出了当某直升机结构的建模误差为各频率处频响函数相位相差180°时，分别采用本控制法和自适应谐波稳态控制算法时控制目标1的控制效果对比图相比于自适应谐波稳态控制算法，本发明的控制算法能够以更快的速度降低控制点的振动响应，表明本发明的控制算法具备更快的频响修正速度，使控制输入的谐波系数迅速收敛至最优值，在较大建模误差下实现更快速的控制效果。
上面结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (5)

1.基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
S1：根据直升机处于无振动控制下的振动响应在旋翼通过频率处的幅值大小，确定输入至作动器的控制信号的谐波阶数Ic；对频响函数
Figure FDA0002897739680000011
增广得到增广频响函数
Figure FDA0002897739680000012
对频响函数，增广频响函数和输入至作动器的控制信号进行初始化；
S2：根据当前输入至作动器的控制信号的谐波系数，计算控制信号，并将该控制信号输入至作动器，使得作动器驱动直升机产生作动响应，将当前时刻直升机控制目标上产生的作动响应信号和当前时刻旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应信号叠加作为当前时刻该控制目标的控制误差响应信号，安装在对应控制目标上的传感器实时采集该控制目标上的控制误差响应信号，从而得到当前时刻的控制误差响应信号；
S3：根据S2得到的当前时刻的控制误差响应信号，对该响应信号的谐波系数进行识别，从而得到控制误差响应信号的谐波系数矢量；根据控制误差响应信号的谐波系数矢量，当前输入至作动器的控制信号的谐波系数以及上一个时刻修正的增广频响函数，对当前时刻的增广频响函数进行修正，从而对当前时刻的频响函数进行修正；
S4：根据S3中的控制误差响应信号的谐波系数矢量和当前时刻修正后的频响函数，计算下一个时刻输入至作动器的控制信号的谐波系数，并转S2。
2.根据权利要求1所述的基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，其特征在于，所述S1中对增广频响函数进行初始化具体为：
Figure FDA0002897739680000013
其中，
Figure FDA0002897739680000014
为在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数的初始值，ωi为第i阶旋翼通过频率，i＝1，2，…Ic，
Figure FDA0002897739680000015
其中
Figure FDA0002897739680000016
为初始化后的增广频响函数，
Figure FDA0002897739680000017
其中
Figure FDA0002897739680000018
为初始化后的频响函数，
Figure FDA0002897739680000019
为在旋翼通过频率ωi处的频响函数的初始值，
Figure FDA00028977396800000110
为直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数的初始值，且
Figure FDA00028977396800000111
使得下式成立：
Figure FDA00028977396800000112
式中，矩阵Λ：
Figure FDA00028977396800000113
Il表示l阶单位矩阵，
Figure FDA00028977396800000114
表示Kronecker积，l＝K或M+1，其中M为作动器的数量，K为传感器的数量，T为矩阵转置。
3.根据权利要求2所述的基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，其特征在于，所述S3中采用递归最小二乘法对当前时刻的增广频响函数进行修正：
Figure FDA0002897739680000021
Figure FDA0002897739680000022
P(t)＝λ-1P(t-1){I-ψi(t)K(t)}
Figure FDA0002897739680000023
Figure FDA0002897739680000024
其中，λ为遗忘因子，1<λ≤P，
Figure FDA0002897739680000025
γi(t)表示当前时刻输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数矢量，该谐波系数矢量根据当前时刻输入至作动器的控制信号的第i阶谐波系数得到；θi(t)为当前控制误差响应信号的第i阶谐波系数矢量，
Figure FDA0002897739680000026
为当前时刻修正后的在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数，
Figure FDA0002897739680000027
为上一个时刻修正后的在旋翼通过频率ωi处的增广频响函数，I为单位矩阵；
根据如下公式得到当前时刻修正后的频响函数：
Figure FDA0002897739680000028
其中，
Figure FDA0002897739680000029
为当前时刻直升机旋翼载荷在控制目标处产生的激励响应的第i阶谐波系数。
4.根据权利要求1所述的基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，其特征在于，所述S3中采用LMS算法对控制误差响应信号的谐波系数进行识别。
5.根据权利要求1所述的基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法，其特征在于，所述S4具体为：
S41：采用动态谐波控制权矩阵法实时设置输入至作动器的控制信号的谐波系数的动态权矩阵和控制误差响应信号的谐波系数的动态权矩阵；
S42：根据S41设置的两个动态权矩阵，当前时刻控制误差响应信号的谐波系数矢量和当前时刻修正后的频响函数，采用最速下降法实时更新输入至作动器的控制信号的谐波系数。
CN202110047119.4A 2021-01-14 2021-01-14 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法 Active CN112731814B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110047119.4A CN112731814B (zh) 2021-01-14 2021-01-14 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110047119.4A CN112731814B (zh) 2021-01-14 2021-01-14 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112731814A true CN112731814A (zh) 2021-04-30
CN112731814B CN112731814B (zh) 2022-04-15

Family

ID=75592932

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110047119.4A Active CN112731814B (zh) 2021-01-14 2021-01-14 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112731814B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655713A (zh) * 2021-06-17 2021-11-16 中国人民解放军海军工程大学 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法
CN113955142A (zh) * 2021-10-09 2022-01-21 中国直升机设计研究所 一种旋翼1ω谐波振动实时调整控制方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130238146A1 (en) * 2010-11-16 2013-09-12 Ixblue Method and device for active control of mechanical vibrations by implementation of a control law consisting of a central corrector and a youla parameter
CN105843270A (zh) * 2016-03-31 2016-08-10 南京航空航天大学 一种直升机多频振动主动控制方法
CN106814609A (zh) * 2017-01-06 2017-06-09 西安交通大学 一种频谱塑形主动控制方法及主动控制系统
CN106945831A (zh) * 2017-03-29 2017-07-14 南京航空航天大学 直升机机体振动多谐波多输入多输出前馈自适应控制方法
CN111353415A (zh) * 2017-03-22 2020-06-30 南京航空航天大学 一种脉冲响应中谐波成分的检测方法
CN111368466A (zh) * 2019-11-05 2020-07-03 北京理工大学 一种基于频响函数参数修正的机械振动预测方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130238146A1 (en) * 2010-11-16 2013-09-12 Ixblue Method and device for active control of mechanical vibrations by implementation of a control law consisting of a central corrector and a youla parameter
CN105843270A (zh) * 2016-03-31 2016-08-10 南京航空航天大学 一种直升机多频振动主动控制方法
CN106814609A (zh) * 2017-01-06 2017-06-09 西安交通大学 一种频谱塑形主动控制方法及主动控制系统
CN111353415A (zh) * 2017-03-22 2020-06-30 南京航空航天大学 一种脉冲响应中谐波成分的检测方法
CN106945831A (zh) * 2017-03-29 2017-07-14 南京航空航天大学 直升机机体振动多谐波多输入多输出前馈自适应控制方法
CN111368466A (zh) * 2019-11-05 2020-07-03 北京理工大学 一种基于频响函数参数修正的机械振动预测方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MENG DE,ET AL.: "Neural Network Based Hysteresis Compensation of Piezoelectric Stack Actuator Driven Active Control of Helicopter Vibration", 《SENSORS AND ACTUATORS》 *
SONG LAISHOU,ET AL.: "A harmonic synchronous identification-updating method for active control of helicopter structural response driven by piezoelectric stack actuators", 《JOURNAL OF THE AMERICAN HELICOPTER SOCIETY》 *
宋来收: "压电叠层作动器驱动的直升机结构响应自适应控制", 《中国博士学位论文全文数据库库（电子期刊）电子科技II辑》 *
张新华: "非线性振动系统的模态与频响函数", 《第十一届全国非线性振动学术会议暨第八届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议论文集》 *
郎凯: "采用压电片作动器驱动的柔性板结构振动主动控制", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技II辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113655713A (zh) * 2021-06-17 2021-11-16 中国人民解放军海军工程大学 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法
CN113655713B (zh) * 2021-06-17 2023-08-29 中国人民解放军海军工程大学 一种振动主动控制系统抗冲击优化方法
CN113955142A (zh) * 2021-10-09 2022-01-21 中国直升机设计研究所 一种旋翼1ω谐波振动实时调整控制方法
CN113955142B (zh) * 2021-10-09 2023-09-05 中国直升机设计研究所 一种旋翼1ω谐波振动实时调整控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112731814B (zh) 2022-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Fei et al. Adaptive sliding mode control of dynamic systems using double loop recurrent neural network structure
CN112731814B (zh) 基于自适应谐波识别频响修正的直升机振动主动控制方法
CN109541941B (zh) 一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法
US6772074B2 (en) Adaptation performance improvements for active control of sound or vibration
US8595162B2 (en) Robust controller for nonlinear MIMO systems
CN106774379B (zh) 一种智能超螺旋强鲁棒姿态控制方法
CN108469736B (zh) 基于状态观测的船用吊车消摆定位控制方法和系统
CN108945405B (zh) 直升机机体振动自适应谐波前馈-滑模反馈混合控制方法
CN108762083B (zh) 一种基于加速度观测器的自动控制系统
CN110286595B (zh) 一类受饱和非线性输入影响的分数阶系统自适应控制方法
CN106945831B (zh) 直升机机体振动多谐波多输入多输出前馈自适应控制方法
CN110398995B (zh) 一种压电陶瓷作动器的无模型跟踪控制方法及介质
CN109034390B (zh) 基于bp神经网络三维磁特性测量的相角幅值pid自适应方法
CN111506996A (zh) 一种基于辨识误差受限的转台伺服系统自适应辨识方法
CN111930010A (zh) 一种基于lstm网络的通用mfa控制器设计方法
CN114326405B (zh) 一种基于误差训练的神经网络反步控制方法
CN110262249B (zh) 基于bp神经网络的永磁同步伺服系统谐振陷波器参数自校正方法
CN113467236A (zh) 一种对误差信号进行时滞补偿的方法
CN112859589B (zh) 旋翼变转速直升机振动主动控制的混合控制方法
CN110824922A (zh) 基于六阶b－样条小波神经网络的史密斯预估补偿方法
CN114371618B (zh) 基于神经网络的扩张状态观测器补偿方法及自抗扰控制器
CN111176117B (zh) 一种无人直升机的模糊自适应弹性控制方法
CN110672290B (zh) 一种考虑滞后时间的地震模拟振动台迭代控制方法
CN110492869A (zh) 一种改进的分段频域块lms自适应滤波算法
CN111610715A (zh) 直线运动系统的自适应递归前馈控制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant