基于激光位移传感器测量的柔性板振动控制研究

发布时间：2017-07-28 17:36

  本文关键词：基于激光位移传感器测量的柔性板振动控制研究

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【摘要】：像太阳能帆板、柔性机械臂和天线这类挠性结构在空间领域发挥了重要作用,但是,固有频率较低且低频模态振动易被激起的特点限制了这类结构的发展和应用。尤其是像太阳能帆板这类大型柔性结构,往往由多块柔性板通过铰链连接而成,这使得它的低频模态密集,振动时弯曲模态和扭转模态相互耦合在一起,再加之太空无空气阻力,一旦激励振动,将持续很长时间。长时间的振动会对本体的正常运行产生严重影响,因此,对这类柔性结构的振动进行抑制就显得尤为重要。采用激光位移传感器和压电陶瓷作为传感器和驱动器。针对柔性板低频振动为弯曲模态振动和扭转模态振动的耦合这一特点,采用两套激光位移传感器进行非接触式测量,成功实现了弯曲模态和扭转模态在测量方面的解耦;通过弯曲模态和扭转模态驱动器异位配置以及弯曲模态和扭转模态控制器独立设计,在驱动方面实现了弯曲模态和扭转模态的解耦。考虑了压电陶瓷对柔性板基体的影响,采用四节点矩形板单元对压电智能柔性铰接板结构进行了有限元分析,通过Hamilton原理得到了柔性铰接板的动力学方程,为柔性铰接板的振动控制仿真奠定了基础。针对柔性板的振动控制,设计了PD控制、RBF神经网络滑模控制和模糊快速终端滑模控制三种算法。针对滑模控制固有的抖振现象,采用对符号函数进行柔化的方法使抖振得以消除的同时,保持了符号函数的部分开关特性。采用PD控制算法和模糊快速终端滑模控制算法对柔性铰接板的前二阶弯曲模态和第一阶扭转模态进行了振动控制仿真研究。建立了基于激光位移传感器测量的智能柔性板振动主动控制实验平台。采用PD控制算法和RBF神经网络滑模控制算法对柔性悬臂板进行了振动主动控制实验;采用PD控制算法和模糊快速终端滑模控制算法对柔性铰接板进行了振动主动控制实验。实验结果表明,与PD算法相比,其它两种算法在对柔性板的振动抑制方面具有更好的性能,尤其对于小幅值的振动;实验结果还验证了本文所提出的弯扭解耦方法的有效性。
【关键词】：柔性板 有限元建模 激光位移传感器 弯扭振动检测解耦 振动主动控制
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V442;TB535
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题来源11
• 1.2 课题研究的背景和意义11-12
• 1.3 国内外研究现状12-20
• 1.3.1 智能材料研究现状12-13
• 1.3.2 振动测量与控制驱动方法研究现状13-14
• 1.3.3 智能结构系统的动力学建模研究现状14-16
• 1.3.4 控制算法研究现状16-20
• 1.4 本文的主要内容20-21
• 第二章 压电智能柔性结构有限元建模21-35
• 2.1 压电柔性板材料力学特性21-22
• 2.2 压电智能柔性板有限元建模22-33
• 2.2.1 有限元板单元分析22-25
• 2.2.2 压电板单元动力学方程25-30
• 2.2.3 激光位移传感器传感方程30-31
• 2.2.4 系统总体结构动力学方程31-33
• 2.3 系统状态空间方程33-34
• 2.4 本章小结34-35
• 第三章 振动控制算法研究35-54
• 3.1 PD控制算法35-36
• 3.2 神经网络滑模控制算法36-44
• 3.2.1 滑模控制理论基础36-38
• 3.2.2 径向基函数（RBF）神经网络38-39
• 3.2.3 RBF神经网络滑模控制器（RBFNN-SMC）设计39-44
• 3.3 模糊快速终端滑模控制（FFTSMC）算法44-53
• 3.3.1 快速终端滑模控制（FTSMC）44-45
• 3.3.2 模糊逻辑控制45-46
• 3.3.3 控制性能指标和状态观测器46-48
• 3.3.4 模糊快速终端滑模控制器（FFTSMC）设计48-53
• 3.4 本章小结53-54
• 第四章 基于激光位移传感器测量的柔性铰接板振动控制仿真研究54-68
• 4.1 基于激光位移传感器测量的柔性铰接板振动控制系统54-56
• 4.2 柔性铰接板有限元模型56-57
• 4.3 柔性铰接板振动主动控制仿真57-67
• 4.4 本章小结67-68
• 第五章 基于激光位移传感器测量的柔性板振动控制实验研究68-99
• 5.1 实验系统硬件组成68-73
• 5.1.1 压电智能柔性板69-70
• 5.1.2 激光位移传感器70-72
• 5.1.3 运动控制卡和端子板72
• 5.1.4 双通道压电驱动放大器72-73
• 5.2 实验系统软件73-76
• 5.2.1 基于Visual C++的主程序设计73-74
• 5.2.2 软件控制界面74-75
• 5.2.3 振动信号处理75-76
• 5.3 柔性板振动主动控制实验76-98
• 5.3.1 柔性悬臂板振动主动控制实验76-86
• 5.3.2 柔性铰接板振动主动控制实验86-98
• 5.4 本章小结98-99
• 总结与展望99-101
• 全文工作总结99-100
• 今后研究方向和展望100-101
• 参考文献101-113
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果113-114
• 致谢114-115
• 附件115

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本文编号：585260