角振动台复合控制方法与实验研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cchmily2624
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
角振动台是用于进行振动测试的实验设备,通过将被测试件固定在角振动台表面,利用角振动台的振动来模拟试件在振动中的受力情况,以此对被测试件的使用寿命和抗振能力进行测试。角振动台最初由航空航天领域发展而来,目前已经推广汽车、船舶、建筑等重要工业领域。对于正弦振动波形的高精度复现是角振动台研究的一项重要内容,正弦振动一般是模拟回转机械引起的振动,或结构固有频率处的振动,用于考核振动强度和疲劳强度。同时,对于高频响的角振动台而言,其固有谐振频率可能会被工作带宽覆盖。因此,对于角振动台的控制必须考虑谐振因素,否则可能导致系统精度降低,严重甚至可能会引发事故。本文首先整理并分析了角振动台研究的国内外发展现状,对课题的主要研究内容和意义作了介绍:其次介绍了电动角振动台的工作原理,通过对矢量控制的分析建立了角振动台的数学模型;并以双惯量模型为基础,得到了系统的机械谐振模型并简要分析了造成谐振点变化的原因。然后由于对于高频位置正弦输入信号,系统响应存在严重失真。为了提高对于正弦信号的波形复现精度,设计了幅相控制器。它利用LMS算法,根据输入信号与实际位置响应的误差对网络权值进行调整,将网络的输出作为系统的输入信号,消除幅值误差和相位误差。并与基于传统自适应滤波器结构进行了对比分析,阐明了幅相控制结构的快速性优势。通过仿真,分析了LMS算法不同步长的影响。并通过仿真及实验,验证了幅相控制及其在变负载情况下的有效性。最后为了消除机械谐振对系统动态性能的影响,提出了基于极值搜索算法的谐振辨识策略。通过对控制器输出进行滤波得到谐振信号,利用极值搜索算法,引入一个中心频率可变的带通滤波器辨识谐振频率。并通过仿真与实验研究,验证了上述谐振辨识方案的有效性。
其他文献
随着工业生产任务的加重以及生产需求的变化,用户对机器人的要求也不断增多,机器人不再是单纯地替代人工。如今,工厂对机器人的快速性、准确性和安全性等性能提出了更严苛的要求。因此,本文针对多样的笛卡尔空间路径,在时间最优、轨迹准确和安全运行等方面展开了研究。首先,从运动学和动力学两方面对机器人进行分析和建模,为轨迹规划和轨迹跟踪研究奠定数学基础。本文依据机器人的几何结构特征,建立了正运动学模型。又根据机
电动执行器具有定位精度高、响应速度快的优势,但电动执行器普遍输出能力较弱且输出特性较“硬”。气缸具有结构相对简单、输出能力强且输出特性“软”的优势,但其定位精度与电动执行器相比有较大差距。本课题设计的电-气复合执行器则是将电动执行器和气缸在结构和控制系统上相结合,使其兼具电动执行器的定位精度和气缸的输出特性。此外,随着社会的持续发展和人民生活水平的不断提高,我国逐渐进入老龄化社会,随之而来的就是需
为了利用机器人代替人类完成复杂的生产生活任务,工业上通常要求机器人在运动规划层面具有较高地适应性和可靠性。传统的运动规划方法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解状态等缺点,相比之下,示教学习的方法可以赋予机器人“仿人”的特性,能够直观方便的让机器人去模仿并复现示教得到的轨迹,以一种高效、合理的方式完成任务要求,同时可以在原始示教轨迹的基础上泛化,从而产生能够适应新环境的轨迹。然而实际任务环境并非一成
随着科学技术的发展和人类社会的进步,近代的航天事业得到了飞速发展,近代卫星具有大型化、复杂化、挠性化等特点。航天任务趋向复杂化,因而对卫星的姿态控制提出了新的更高的要求。因此,本文针对大挠性卫星高精度姿态控制问题的研究具有重要的研究价值和应用背景。研究内容主要包括以下几方面:针对中心刚体与挠性附件组合的挠性卫星,给出了其姿态的数学描述方式,基于欧拉角和四元数理论推导了其欧拉角形式和四元数形式的姿态
新型冠状病毒疫情肆虐,减少接触是防止疫情扩散的最根本手段。在此基础上,无人配送便成为了大家运输物品的最优选择,因此无人配送行业获得了前所未有的发展。在无人配送行业中,室内的无人配送场景由于受光照影响小,成本较低,安全性较高,需求量较大,所以其具有广阔的应用前景。室内的无人配送主要依靠无人配送机器人,无人配送机器人是搭载了激光雷达或相机等传感器,可自主导航完成配送任务的移动机器人。本课题的目的便是设
五百米口径球面射电望远镜,简称FAST,是我国的重大科学基础设施,它在观测脉冲星等方面创造了巨大的科学价值。其中,馈源支撑系统作为FAST望远镜中对馈源舱进行高精度位姿调节的重要部件,必须对其开展定期的安全检测与维护,以保障射电望远镜能够正常地进行观测任务。因此,本文针对FAST望远镜中的馈源支撑缆索及滑车,设计能够自主进行缆索缺陷检测的机器人系统。本文首先对机器人进行了总体设计,根据FAST馈源
本文从一种平行导路的6-HTRT并联机器人出发,以其在飞机蒙皮铆接中作为内部顶铆机器人的实际应用为目标,研究了并联机器人位置正逆解、力学分析、误差标定补偿,控制系统研发等关键技术。在稳定可靠的前提下,尽量发挥并联机器人的结构优势,与其它设备协作实现飞机装配自动化。首先,研究了6-HTRT并联机器人的位置正逆解。位置逆解使用几何矢量法,并编写3D可视化程序验证逆解的正确性。位置正解使用了线性化的思想
机械臂因为能够代替人类执行一些复杂和较难的任务,被越来越多地应用在工业机器人、医疗机器人等机器人领域。轻型机械臂具有体积小、重量轻、操作灵活等特点,一般由6~7个旋转关节串联构成,从而实现多自由度运动,因此提高机械臂控制性能的关键在于提高机械臂每个关节的控制性能。本文以实验室自研的7自由度轻型机械臂为研究对象,为其设计了一套电流、速度双闭环的关节伺服控制算法,并将算法用Verilog硬件描述语言实
随着深度学习技术的蓬勃发展,对话系统的研究和应用迅速增长,如Siri、Cortana、谷歌助手等。相应地,这些产品也成为长辈和孩子的情感伴侣、在线客服、移动终端中的虚拟助手和网上购物和消费的智能指南。与前面提到的虚拟助手不同,智能导购的应用刚刚受到产业界和学术界的关注,亚马逊、Ebay、淘宝、京东、Yelp等智能导购通常扮演店员或顾问的角色,为移动终端用户推荐商品、店铺、餐厅、服务等,让他们的日常
自主抓取分拣操作是家居机器人实现智能化的关键,具有自学习能力的深度强化学习在面向非结构化家居环境中的机器人操作任务上有巨大优势,但是在实际应用中存在着算法所需样本量过大、训练时间过长,造成收敛困难与训练成本过高等问题。本文基于自编码与好奇心模型,结合深度强化学习算法,对家居环境下的机械臂自主抓取与分拣方法进行了研究。首先,本文针对高维状态与奖励稀疏造成强化学习样本使用效率低,使得收敛困难的问题,对