CN113428386A - 一种在轨超长桁架结构变形控制装置 - Google Patents
一种在轨超长桁架结构变形控制装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113428386A CN113428386A CN202110738699.1A CN202110738699A CN113428386A CN 113428386 A CN113428386 A CN 113428386A CN 202110738699 A CN202110738699 A CN 202110738699A CN 113428386 A CN113428386 A CN 113428386A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- truss structure
- deformation
- space
- flexible piezoelectric
- piezoelectric composite
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims abstract description 14
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 55
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 9
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 6
- 229920001721 polyimide Polymers 0.000 claims description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 abstract description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 abstract description 3
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
- B64G1/222—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles for deploying structures between a stowed and deployed state
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
-
- 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
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
- G05B13/0275—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only
-
- 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)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Vibration Prevention Devices (AREA)
Abstract
一种在轨超长桁架结构变形控制装置，包括空间智能桁架结构杆和控制器，其中空间智能桁架结构杆由空间桁架结构杆、柔性压电复合材料传感器和柔性压电复合材料作动器阵列组成。以一类超长尺寸的空间桁架结构为具体作用对象，采用本发明的空间智能桁架结构杆替换空间桁架结构一个或多个模块的普通桁架杆，并将传感器和作动器阵列与控制器相连，通过控制方法对空间桁架结构进行变形控制(包括准静态变形调控和动态振动抑制)。本发明可以提高空间桁架结构在轨的高精度保持能力，缩短结构受扰的振动衰减时间。相比于传统的结构控制装置，该发明构型简单，可靠性高，附加在结构上的质量和体积小，适用于超长尺寸空间桁架结构的主动变形控制。
Description
技术领域
本发明涉及一种在轨超长桁架结构变形控制装置，涉及智能结构和主动控制技术领域。
背景技术
随着航天器结构朝着大型化、复杂化方向发展，大尺度的超轻空间桁架结构将发挥着无可替代的关键作用。这类空间结构由于自身超轻超柔的特点，一旦受到各种外部或内部的扰动，容易激起低频、大幅度、长时间、难自行衰减的振动，因此研究航天智能结构和超长尺寸空间桁架结构控制，可以解决未来大型航天器结构高形面精度和高稳定性的技术瓶颈。
常用的空间桁架结构控制主要通过在结构系统中采用添加阻尼材料或附加一些装置(如阻尼器、减/隔振器)的被动控制方案，通过改变结构的刚度和阻尼，以改变结构的动力学特性来达到振动控制的目的。被动控制方案改变了原有设计的杆件参数，使得结构强度、重量要求难以满足，且对低频的振动抑制效果差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种在轨超长桁架结构变形控制装置；该装置包括空间智能桁架结构杆和控制器，其中空间智能桁架结构杆由空间桁架结构杆、柔性压电复合材料传感器和柔性压电复合材料作动器阵列。以一类超长尺寸的空间桁架结构为具体作用对象，采用本发明的空间智能桁架结构杆替换空间桁架结构一个或多个模块的普通桁架杆，并将传感器和作动器阵列与控制器相连，通过控制方法对空间桁架结构进行变形控制(包括准静态变形调控和动态振动抑制)。本发明可以提高空间桁架结构在轨的高精度保持能力，缩短结构受扰的振动衰减时间。相比于传统的结构控制装置，该发明构型简单，可靠性高，附加在结构上的质量和体积小，适用于超长尺寸空间桁架结构的主动变形控制。
本发明目的通过以下技术方案予以实现：
本发明实施例提供一种在轨超长桁架结构变形控制装置，包括空间智能桁架结构杆和控制器；
空间智能桁架结构杆包括空间桁架结构杆、柔性压电复合材料传感器、柔性压电复合材料作动器阵列；柔性压电复合材料传感器安装在空间桁架结构杆的一端，用于采集形变信号，并输出给控制器；柔性压电复合材料作动器阵列安装在空间桁架结构杆上，用于驱动空间桁架结构杆发生形变；
控制器根据柔性压电复合材料传感器采集的形变信号，向柔性压电复合材料作动器阵列输出驱动电压。
本发明一实施例中，控制器包括高精度电荷放大器、单片机控制器、高压电源模块；柔性压电复合材料传感器采集的形变信号，在高精度电荷放大器内进行放大获得电压信号；单片机控制器根据放大的电压信号，控制高压电源模块输出驱动电压。
本发明一实施例中，控制器采用模糊PD控制方法，根据柔性压电复合材料传感器采集的空间桁架结构杆的结构局部形变信号，确定柔性压电复合材料作动器阵列的驱动电压。
本发明一实施例中，柔性压电复合材料作动器阵列包括多块柔性压电复合材料，通过聚酰亚胺薄膜封装，粘贴在空间桁架结构杆上。
本发明一实施例中，柔性压电复合材料作动器阵列分为两部分，分别粘贴在空间桁架结构杆的上下表面。
本发明实施例提供一种在轨超长桁架结构，包括上述的变形控制装置，以及与该变形控制装置连接的空间桁架结构。
本发明一实施例中，变形控制装置的安装位置采用如下方式确定：
首先采用均方差根误差RMSE准则和Grammian可控度准则确定准静态变形调控和动态振动抑制目标函数，然后通过多目标优化算法寻找综合最优结果，确定所述变形控制装置的最优安装位置。
本发明一实施例中，空间桁架结构展开方向的尺寸是另外两个方向的尺寸的30倍以上。
本发明一实施例中，当空间桁架结构未出现超出精度要求的变形时，变形控制装置不进行结构控制；当空间桁架结构出现超出精度要求的变形时，变形控制装置启动，实现变形控制。
本发明实施例提供一种在轨超长桁架结构变形控制方法，采用上述的在轨超长桁架结构，包括如下步骤：
利用柔性压电复合材料传感器采集空间桁架结构杆的变形信息；
控制器根据采集的空间桁架结构杆变形信息，确定X、Y、Z三个方向变形量信息；
根据X、Y、Z三个方向变形量信息，控制器采用模糊PD控制方法，确定驱动力或驱动力矩；
控制器根据所述驱动力或驱动力矩，确定驱动电压，然后通过柔性压电复合材料作动器阵列驱动空间桁架结构杆，完成变形控制。
本发明相比于现有技术具有如下有益效果：
(1)本发明提出的一种在轨超长桁架结构变形控制装置，可以同时实现空间桁架结构弯曲和拉压的主动变形控制。
(2)本发明装置应用柔性压电复合材料，对于空间桁架结构所带来的的附加质量和体积小，且控制能力强。
(3)本发明并联粘贴的安装方式不破坏原有结构特性，可靠性高，能够满足超长尺寸空间桁架的高形面精度和高稳定性的要求。
附图说明
图1为本发明实例在轨超长桁架结构变形控制装置结构图；
图2为本发明实例的空间桁架结构变形控制流程图；
图3为本发明实例的空间桁架结构一个模块的X、Y和Z方向变形示意图；
图4为本发明实例控制系统的示意图；
图5为本发明实例模糊PD控制方法的示意图；
图6为本发明实例变形控制装置安装位置的pareto最优解前沿面；
图7为本发明实例空间桁架结构变形控制仿真验证示意图；
图8为本发明实例结构位移及控制电压随时间的变化曲线。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步详细描述。
实施例1：
一种在轨超长桁架结构变形控制装置，包括空间智能桁架结构杆和控制器5；
空间智能桁架结构杆包括空间桁架结构杆1、柔性压电复合材料传感器2、柔性压电复合材料作动器阵列3；柔性压电复合材料传感器2安装在空间桁架结构杆1的一端，用于采集形变信号，并输出给控制器5；柔性压电复合材料作动器阵列3安装在空间桁架结构杆1上，用于驱动空间桁架结构杆1发生形变；
控制器5根据柔性压电复合材料传感器2采集的形变信号，向柔性压电复合材料作动器阵列3输出驱动电压。
优选的，控制器5包括高精度电荷放大器、单片机控制器、高压电源模块；柔性压电复合材料传感器2采集的形变信号，在高精度电荷放大器内进行放大获得电压信号；单片机控制器根据放大的电压信号，控制高压电源模块输出驱动电压。
优选的，控制器5采用模糊PD控制方法，根据柔性压电复合材料传感器2采集的空间桁架结构杆1的结构局部形变信号，确定柔性压电复合材料作动器阵列3的驱动电压。
优选的，柔性压电复合材料作动器阵列3包括多块柔性压电复合材料，通过聚酰亚胺薄膜封装，粘贴在空间桁架结构杆1上。
优选的，柔性压电复合材料作动器阵列3分为两部分，分别粘贴在空间桁架结构杆1的上下表面。
一种在轨超长桁架结构，包括上述的变形控制装置，以及与该变形控制装置连接的空间桁架结构4。
优选的，变形控制装置的安装位置采用如下方式确定：
首先采用均方差根误差RMSE准则和Grammian可控度准则确定准静态变形调控和动态振动抑制目标函数，然后通过多目标优化算法寻找综合最优结果，确定所述变形控制装置的最优安装位置。
优选的，空间桁架结构4展开方向的尺寸是另外两个方向的尺寸的30倍以上。
优选的，当空间桁架结构4未出现超出精度要求的变形时，变形控制装置不进行结构控制；当空间桁架结构4出现超出精度要求的变形时，变形控制装置启动，实现变形控制。
一种在轨超长桁架结构变形控制方法，采用上述的在轨超长桁架结构，包括如下步骤：
利用柔性压电复合材料传感器2采集空间桁架结构杆1的变形信息；
控制器5根据采集的空间桁架结构杆1变形信息，确定X、Y、Z三个方向变形量信息；
根据X、Y、Z三个方向变形量信息，控制器5采用模糊PD控制方法，确定驱动力或驱动力矩；
控制器5根据所述驱动力或驱动力矩，确定驱动电压，然后通过柔性压电复合材料作动器阵列3驱动空间桁架结构杆1，完成变形控制。
实施例2：
一种在轨超长桁架结构变形控制装置，包括空间智能桁架结构杆和控制器5，作用在空间桁架结构4上。将空间桁架结构4一个或多个模块的普通桁架杆替换成空间智能桁架结构杆，各根空间智能桁架结构杆的传感器2与控制器3的输入端相连接，各根空间智能桁架结构杆的作动器阵列3与控制器5的输出端相连接。
所述的空间智能桁架结构杆包括：空间桁架结构杆1、柔性压电复合材料传感器2和柔性压电复合材料作动器阵列3。柔性压电复合材料传感器2粘贴在空间桁架结构杆1一端；柔性压电复合材料作动器阵列3是由多块柔性压电复合材料组成，通过聚酰亚胺薄膜封装，包覆并粘贴在空间桁架结构杆1上。为了便于安装，包覆空间桁架结构杆的作动器阵列3分为两块，分别粘贴在空间桁架结构杆1的上下表面。
所述的控制器包括高精度电荷放大器、单片机控制器和高压电源模块。传感器感知的结构应变信息，通过数据传输线，接入高精度电荷放大器，获得电压信号；依据测得的电压信号，由导入控制方法的单片机控制器计算得到所需的控制电压；经高压电源模块，输出计算所得的驱动电压，通过数据传输线，接入到相应的空间桁架结构杆1。
所述的控制器使用模糊PD控制的方法，通过模糊推理技术在PD调节器的参数前设置分级系数K，并与PD控制的中比例增益kp，增益kd相乘。K的选择由模糊推理系统确定，从而提升控制方法的效果和稳定性。
根据最大模态力的原则，空间智能桁架结构杆应安装在空间桁架结构4的根部以及高阶模态振型节点位置。
当空间桁架结构4未出现超出精度要求的变形时，不进行结构控制；当空间桁架结构4出现超出精度要求的变形时，变形控制装置启动，通过加载电压输出驱动力，实现变形控制。
所述的空间桁架结构4展开方向的尺寸是另外两个方向的尺寸的30倍以上。
实施例3：
基于实施例1或实施例2，空间桁架结构的主要功能是支撑和安装卫星本体外的有效载荷，往往通过展开机构在轨展开实现，其具有跨度大、质量轻和基频低的特点。本发明提出一种在轨超长桁架结构变形控制装置，可以有效解决超长尺寸的空间桁架结构的形面精度和稳定度难以保持的难题。
图1为本发明实施例一种在轨超长桁架结构变形控制装置。
参见图1，实施例的一种在轨超长桁架结构变形控制装置，包括空间智能桁架结构杆和控制器5。空间智能桁架结构杆包括空间桁架结构杆1、柔性压电复合材料传感器2、柔性压电复合材料作动器阵列3，空间智能桁架结构作用在空间桁架结构4上。
选择一60米长的四棱柱空间桁架结构4为具体作用对象，采用本发明装置的空间智能桁架结构杆替换空间桁架结构4中一个或多个模块的普通桁架杆。一个模块包括4套空间智能桁架结构杆，如图1的A、B、C、D四杆，并通过数据传输线将每根杆的传感器与控制器5的输入端相连接，即控制器5含有4条输入通道和4条输出通道。
控制器5，包括高精度电荷放大器、单片机控制器和高压电源模块。控制器的4条输入通道，经高精度电荷放大器，可以将低频的振动应变信息，转换并放大为电压信号。依据4条输入通道的电压信号，由导入控制程序；的单片机控制器计算输出4条控制电压信息。控制器的4条输出通道，再经高压电源模块，给4套空间智能桁架结构杆提供驱动电压。
图2为本发明实施例的空间桁架结构变形控制流程图，具体步骤如下：
步骤S1、利用安装在各空间智能桁架结构杆上的传感器，感知各智能杆的局部变形信息。参见图1，所述的空间智能桁架结构杆A，B，C，D对应的传感电压信号为EA，EB，EC，ED。
步骤S2、依据步骤S1获得的各监测点传感电压信号，通过组合计算，获得空间桁架结构一个模块的X、Y和Z方向变形量信息，作为控制方法计算的输入，如图3所示。
传感电压信号组合计算公式:
Z方向的弯曲变形量
Y方向的弯曲变形量
X方向的拉压变形量
步骤S3、依据步骤S2计算结果作为输入，采用模糊PD控制策略，计算所需的驱动力F或驱动力矩M。
控制系统的示意图参见图4，由四根空间智能桁架结构杆组成的模糊控制系统分为输入处理模块、子控制器模块和输出处理三个模块。输入处理模块见步骤S2，输出处理模块见步骤S4，子控制器模块包括控制三个方向变形且相互独立的子控制器。
每个子控器均采用模糊控制PD方法，参见图5。参考输出为yd，实际测量的输入为y，两者之差为变形扰动e，在各子控制器分别对应各方向的变形量计算值EX、EY、EZ，扰动的变化率为de/dt，在各子控制器分别对应各方向变形量计算值的变化率d(EX)/dt、d(EY)/dt、d(EZ)/dt。通过模糊推理的技术在PD控制的参数前设置分级系数K，并与PD调节器的中比例增益kp，增益kd相乘。K的选择由模糊推理确定。当变形扰动e和扰动的变化率de/dt较大时，K取大值，PD参数kp和kd较大，输出力趋于饱和，类似于开关控制，发挥作动器的最大驱动能力；当变形扰动e和扰动的变化率de/dt较小时，K取小值，保证控制的稳定和精确。计算得所需的X方向驱动力为F，Y方向驱动力矩为MF，Z方向驱动力矩为MZ。步骤S4、依据所需的驱动力或驱动力矩的大小及实现形式，计算所需的各空间智能桁架结构杆驱动电压。
空间智能桁架结构杆驱动力或驱动力矩实现形式如下：
A、B两杆加载负电压VZn，C、D两杆加载正电压VZp，形成Z方向弯曲的驱动力矩，MZ＝WZ·(2VZn+2VZp)，WZ为控制电压与驱动力矩MZ转换系数；
B、C两杆加载负电压VYn，A、D两杆加载正电压VYp，形成Y方向弯曲的驱动力矩，MY＝WY·(2VYn+2VYp)，WY为控制电压与驱动力矩MY转换系数；A、B、C、D杆同时加载电压VX，形成X方向拉压的驱动力，F＝WX·(4VX)，WX为控制电压与驱动力F转换系数。
依据所需的驱动力或驱动力矩，计算各杆对应的控制电压，公式如下：
A杆的驱动电压VA＝VZn+VYp+VX；
B杆的驱动电压VB＝VZn+VYn+VX；
C杆的驱动电压VC＝VZp+VYn+VX；
D杆的驱动电压VD＝VZp+VYp+VX。
步骤S5、依据步骤S4计算的所需控制电压，通过控制器5发出控制信号，经高压电源模块，给各智能桁架结构杆施加驱动力矩，从而实现空间桁架结构变形控制，包括准静态的变形微调和结构振动的抑制。
变形控制装置优化布局方法如下：
综合变形控制(准静态变形调控和动态振动抑制)布局优化准则，确定本发明所述变形控制装置的最优安装位置。
准静态变形调控优化准则采用均方差根误差RMSE准则判断，为了保证目标函数求最大化结果，取负值，即目标函数obj1形式如下：
式中，y0为准静态变形调控前的测点位移向量；yend为准静态变形调控后测点位移向量，yend与变形控制装置的安装位置有关；Ns为准静态变形的测点数目。
动态振动抑制优化准则采用Grammian可控度准则，目标函数obj2形式如下：
式中Wc为被控对象状态空间方程对应的可控Grammian矩阵，Wc与变形控制装置的安装位置有关；Nc为变形控制装置的布设数目。
通过多目标优化算法(如多目标遗传算法等)寻找准静态变形调控obj1和动态振动抑制obj2两者的综合最优结果，从而确定所述的变形控制装置的最优安装位置。
以多目标遗传算法NSGA-II为例，获得准静态变形调控obj1和动态振动抑制obj2的pareto最优解前沿面，参见图6的实线。实线上“*”位置为位于最优解前沿面的所有可行解A1、A2、A3和A4。权衡准静态变形调控和动态振动抑制，设置两者的期望权重为a和b，并令a+b＝1。若准静态变形调控和动态振动抑制两个目标平等看待，则取a＝0.5，b＝0.5。为了避免量纲带来的影响，提出综合优化期望
max(|obj1|)为所有可行解中obj1绝对值的最大值，max(|obj2|)为所有可行解中obj2绝对值的最大值，则可从A1、A2、A3、A4中选择综合优化期望k最大的可行解。本例中A3的k值最大，由A3对应的obj1和obj2，得到最优的yend和Wc，进而获得变形控制装置的最优安装位置。
图7为本发明实例空间桁架结构变形控制仿真验证示意图，通过ADAMS建立空间桁架结构的动力学模型，并通过Matlab实现控制方法进行联合仿真，验证控制方法的有效性。
应用上述的一种模糊PD控制方法，作用在本发明实例所述的对象上，图8为对应的位移及控制电压随时间的变化曲线。从仿真结果上验证了基于柔性压电复合材料的超长尺寸空间桁架结构变形控制装置能够成功起抑制结构的振动。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种在轨超长桁架结构变形控制装置，其特征在于，包括空间智能桁架结构杆和控制器(5)；
空间智能桁架结构杆包括空间桁架结构杆(1)、柔性压电复合材料传感器(2)、柔性压电复合材料作动器阵列(3)；柔性压电复合材料传感器(2)安装在空间桁架结构杆(1)的一端，用于采集形变信号，并输出给控制器(5)；柔性压电复合材料作动器阵列(3)安装在空间桁架结构杆(1)上，用于驱动空间桁架结构杆(1)发生形变；
控制器(5)根据柔性压电复合材料传感器(2)采集的形变信号，向柔性压电复合材料作动器阵列(3)输出驱动电压。
2.根据权利要求1所述的在轨超长桁架结构变形控制装置，其特征在于，控制器(5)包括高精度电荷放大器、单片机控制器、高压电源模块；柔性压电复合材料传感器(2)采集的形变信号，在高精度电荷放大器内进行放大获得电压信号；单片机控制器根据放大的电压信号，控制高压电源模块输出驱动电压。
3.根据权利要求1所述的在轨超长桁架结构变形控制装置，其特征在于，控制器(5)采用模糊PD控制方法，根据柔性压电复合材料传感器(2)采集的空间桁架结构杆(1)的结构局部形变信号，确定柔性压电复合材料作动器阵列(3)的驱动电压。
4.根据权利要求1所述的在轨超长桁架结构变形控制装置，其特征在于，柔性压电复合材料作动器阵列(3)包括多块柔性压电复合材料，通过聚酰亚胺薄膜封装，粘贴在空间桁架结构杆(1)上。
5.根据权利要求1所述的在轨超长桁架结构变形控制装置，其特征在于，柔性压电复合材料作动器阵列(3)分为两部分，分别粘贴在空间桁架结构杆(1)的上下表面。
6.一种在轨超长桁架结构，其特征在于，包括权利要求1至5中任一项所述的变形控制装置，以及与该变形控制装置连接的空间桁架结构(4)。
7.根据权利要求6所述的在轨超长桁架结构，其特征在于，变形控制装置的安装位置采用如下方式确定：
首先采用均方差根误差RMSE准则和Grammian可控度准则确定准静态变形调控和动态振动抑制目标函数，然后通过多目标优化算法寻找综合最优结果，确定所述变形控制装置的最优安装位置。
8.根据权利要求6所述的在轨超长桁架结构，其特征在于，空间桁架结构(4)展开方向的尺寸是另外两个方向的尺寸的30倍以上。
9.根据权利要求6所述的在轨超长桁架结构，其特征在于，当空间桁架结构(4)未出现超出精度要求的变形时，变形控制装置不进行结构控制；当空间桁架结构(4)出现超出精度要求的变形时，变形控制装置启动，实现变形控制。
10.一种在轨超长桁架结构变形控制方法，其特征在于，采用权利要求6所述的在轨超长桁架结构，包括如下步骤：
利用柔性压电复合材料传感器(2)采集空间桁架结构杆(1)的变形信息；
控制器(5)根据采集的空间桁架结构杆(1)变形信息，确定X、Y、Z三个方向变形量信息；
根据X、Y、Z三个方向变形量信息，控制器(5)采用模糊PD控制方法，确定驱动力或驱动力矩；
控制器(5)根据所述驱动力或驱动力矩，确定驱动电压，然后通过柔性压电复合材料作动器阵列(3)驱动空间桁架结构杆(1)，完成变形控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110738699.1A CN113428386A (zh) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | 一种在轨超长桁架结构变形控制装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110738699.1A CN113428386A (zh) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | 一种在轨超长桁架结构变形控制装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113428386A true CN113428386A (zh) | 2021-09-24 |
Family
ID=77758165
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110738699.1A Pending CN113428386A (zh) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | 一种在轨超长桁架结构变形控制装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113428386A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114457920A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-05-10 | 西安电子科技大学 | 一种主动式张拉索网桁架结构 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1448643A (zh) * | 2003-04-03 | 2003-10-15 | 浙江大学 | 一种基于瓦形压电片的智能扭振控制杆 |
| JP2007049881A (ja) * | 2005-08-12 | 2007-02-22 | Konica Minolta Opto Inc | 駆動装置 |
| CN102169328A (zh) * | 2011-01-31 | 2011-08-31 | 上海大学 | 临近空间飞行器模型的振动主动控制实验平台及方法 |
| CN102275636A (zh) * | 2011-05-11 | 2011-12-14 | 北京航空航天大学 | 一种空间挠性结构根部测控系统 |
| CN104092403A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-10-08 | 西安交通大学 | 基于压电材料的柔性桁架结构振动主动抑振系统及方法 |
| CN108709631A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-10-26 | 华南理工大学 | 柔性桁架振动检测装置及方法 |
| CN111059206A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-04-24 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种柔性太阳翼支承结构的压电主动减振装置 |
-
2021
- 2021-06-30 CN CN202110738699.1A patent/CN113428386A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1448643A (zh) * | 2003-04-03 | 2003-10-15 | 浙江大学 | 一种基于瓦形压电片的智能扭振控制杆 |
| JP2007049881A (ja) * | 2005-08-12 | 2007-02-22 | Konica Minolta Opto Inc | 駆動装置 |
| CN102169328A (zh) * | 2011-01-31 | 2011-08-31 | 上海大学 | 临近空间飞行器模型的振动主动控制实验平台及方法 |
| CN102275636A (zh) * | 2011-05-11 | 2011-12-14 | 北京航空航天大学 | 一种空间挠性结构根部测控系统 |
| CN104092403A (zh) * | 2014-07-02 | 2014-10-08 | 西安交通大学 | 基于压电材料的柔性桁架结构振动主动抑振系统及方法 |
| CN108709631A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-10-26 | 华南理工大学 | 柔性桁架振动检测装置及方法 |
| CN111059206A (zh) * | 2019-12-28 | 2020-04-24 | 中国科学院沈阳自动化研究所 | 一种柔性太阳翼支承结构的压电主动减振装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114457920A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-05-10 | 西安电子科技大学 | 一种主动式张拉索网桁架结构 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Leleu et al. | Piezoelectric actuators and sensors location for active control of flexible structures | |
| Hanagud et al. | Optimal vibration control by the use of piezoceramic sensors and actuators | |
| CN100547509C (zh) | 基于加速度传感器的挠性悬臂板振动控制装置与控制方法 | |
| Li et al. | Hybrid feedback PID-FxLMS algorithm for active vibration control of cantilever beam with piezoelectric stack actuator | |
| Gao et al. | Active control of geometrically nonlinear transient vibration of composite plates with piezoelectric actuators | |
| Gaudenzi et al. | Control of beam vibrations by means of piezoelectric devices: theory and experiments | |
| Luo et al. | PD control for vibration attenuation in Hoop truss structure based on a novel piezoelectric bending actuator | |
| Raja et al. | Active control of tensegrity structures under random excitation | |
| Zeng et al. | GVT-based ground flutter test without wind tunnel | |
| CN113428386A (zh) | 一种在轨超长桁架结构变形控制装置 | |
| Wei et al. | An active damping vibration control system for wind tunnel models | |
| Jha et al. | Experimental investigation of active vibration control using neural networks and piezoelectric actuators | |
| Qiu et al. | Reinforcement learning vibration control for a flexible hinged plate | |
| Ma et al. | The vibration suppression of solar panel based on smart structure | |
| Bronowicki et al. | Active vibration control of large optical space structures | |
| Khani et al. | Natural frequency analysis of non-uniform smart beams with piezoelectric layers, using differential quadrature method | |
| Sun et al. | Closed-loop based detection of debonding of piezoelectric actuator patches in controlled beams | |
| CN111766905A (zh) | 一种空间太阳能帆板主动抑振试验系统 | |
| Shimon et al. | Theoretical and experimental study of efficient control of vibrations in a clamped square plate | |
| Kabanov et al. | Control of a piezo actuator to adjust the reflective surface of the space-based reflector | |
| Qiu et al. | Finite element modeling and robust vibration control of two-hinged plate using bonded piezoelectric sensors and actuators | |
| CN208921385U (zh) | 实时混合试验系统 | |
| CN110989712B (zh) | 一种超长柔性结构主动抑振控制方法 | |
| Ingham et al. | Microdynamic characterization of modal parameters for a deployable space structure | |
| CN112859948B (zh) | 基于分布扰动的柔性杆振动抑制方法及系统 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210924 |