【摘 要】
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振动主动控制技术是振动领域研究的一个重点,能够和被动控制技术一起应用,使系统达到较好的性能。目前振动主动控制技术已经被广泛应用于发动机减振、飞机座椅减振、光刻机减振和汽车减振。主动控制算法是振动系统主动控制技术的核心,通过编写不同的主动控制算法,能够达到不同的控制效果和控制性能,Youla算法作为振动主动控制算法能够较好的抑制振动,衰减外界干扰,并且面对多根线谱也有较好的控制效果。但是存在稳定速度
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振动主动控制技术是振动领域研究的一个重点,能够和被动控制技术一起应用,使系统达到较好的性能。目前振动主动控制技术已经被广泛应用于发动机减振、飞机座椅减振、光刻机减振和汽车减振。主动控制算法是振动系统主动控制技术的核心,通过编写不同的主动控制算法,能够达到不同的控制效果和控制性能,Youla算法作为振动主动控制算法能够较好的抑制振动,衰减外界干扰,并且面对多根线谱也有较好的控制效果。但是存在稳定速度慢,复杂度比较高等缺点。在实际应用中受到限制,本文提出了两种改进的Youla算法能够有效的解决这些问题。针对原始的Youla算法存在复杂度高,对设备的性能要求高,收敛速度较慢等问题,本文提出了一种基于粒子群优化的Youla算法。改进后的算法利用粒子群优化对Q参数求解,找到Q参数的最优值,在系统开始运行前将Q参数设置好,系统在运行过程中不用再次进行计算,有效的减少系统达到稳定状态所用的时间并且保持稳态误差基本不变。原始的Youla算法复杂度为O（7）n ~3（8）,基于粒子群优化的Youla算法复杂度为O（7）n（8）,改进后的算法有效的降低了算法复杂度。仿真结果和实验结果表明,基于粒子群优化的Youla算法与原始的Youla算法相比能够加快系统的收敛速度并且保持稳态误差基本不变。针对原始的Youla算法存在稳定速度慢,在面对多频干扰和多频时变干扰时,调节自身参数使系统达到稳定状态所用的时间较长等问题,本文提出了一种基于模糊控制的Youla算法。改进后的算法利用模糊控制设计算法的遗忘因子,使系统在面对多频干扰和多频时变干扰时,能够迅速调整自身的参数,加快系统的稳定速度,保持系统的稳态误差基本不变,具有较强的自适应性能。系统面对的时变干扰个数越多,算法的优势越明显。仿真结果和实验结果表明,基于模糊控制的Youla算法与原始的Youla算法相比能够加快系统的收敛速度并且保持稳态误差基本不变,在多个时变干扰情况下,算法的优势更加明显。
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