在线实时辨识控制通道模型的振动主动控制.paper..pdf

1、第29卷第2期 应用 科学学报 2011年3月 JOURNAL OF APPLIED SCIENCESElectronics and Information Engineering Vb129 N02 Mar2011 DOI：103969Jissn02558297201102016 在线实时辨识控制通道模型的振动主动控制 黄全振， 朱晓锦， 高守玮， 高志远， 邵 勇 上海大学机电工程与自动化学院，上海200072 摘 要：结构振动自适应滤波前馈控制采用离线辨识策略获得控制通道模型参数，很大程度上导致该方法的实用 性和适用性受限分析该方法的摹本控制结构和辨识策略，在此基础一卜提一种在线实时辨识

2、控制通道模型参数 的振动主动控制方法存控制输出端引入随机噪声，以FIR滤波器为受控通道模型进行实时在线参数辨识控制环 节采用滤波一X控制算法给出控制器组成结构与算法过程描述，结合实验模型结构和测控平台进行实验分析与验 证，并评估模型在线实时辨识结果实验结果表明所提控制方法的可行性和有效性 关键词：振动主动控制；受控通道模型；实时在线辨识；自适应滤波前馈控制；滤波x算法 中图分类号：TB535；TP13；V414 文章编号：02558297(2011)020216-05 Active Vibration Control Based on Online RealTime Identificatio

3、n of Control Channel HUANG Quan-zhen，ZHU Xiaojin，GAO Shouwei，GAO Zhiyuan，SHAO Yong School of Mechatronics Engineering and Automation，Shanghai University，Shanghai 200072，China Abstract：In view of the limitation of practicality and applicability of generally used offiine identification，we propose an a

4、ctive vibration control algorithm based on online control channel rea1time identification by an跏 lyzing the basic control structure and identification strategy introduce random noise at the control output and achieve rea1time online identification for the control channel using an FIR filterA filtere

5、dX algorithm is employed for the contro1The controller architecture and algorithm process is illustratedExperiments are performed on the active vibration control platform to assess the identification resultsThe results show that the proposed control algorithm iS feasible and effective Keywords：activ

6、e vibration control，contro1 channel model，online identificationadaptive feedforward con- trol，filteredX algorithm 自适应滤波算法以其自适应能力强、运算过程简 单和收敛性良好等优点，在面向结构振动主动控制 领域里获得广泛探索和应用，并由此派生出一系列的 控制算法，如滤波x最小均方差(filteredX least mean square，FxLMs)算法【 】、滤波U最小均方差(filtered U least mean square，FULMS)算法 、滤波E最小 均方差(filt

7、ered-error least mean square FELMS)算 法【3j3、滤波X递归最小乘(filteredX reeursive least square，FXRLS)算法I4J以及滤波U递归最小 二乘(filteredU recursive least square，FURLS)算 法5】等在上述控制算法的实施过程中，普遍存在 一个获知控制通道模型参数问题，若控制通道模型 建立不当或辨识误差过大，将严重影响主动控制效果 甚至引起控制系统发散；因此，控制通道模型的辨识 策略和实现技术成为发挥控制算法能效的重要环节 之一 当前在结构振动自适应滤波前馈控制算法的研究 过程中，针对控制

8、通道模型参数识别主要采用在线辨 识和离线辨tf两种策略离线辨识策略具有实现简单 和辨识结果可靠的优点，但实用性和适用性不强是其 收稿日期：2010-09-11； 修订日期：20101222 基金项目：国家自 葺拿 N 0716027)；卜海人才发展基金(No2009020)； 卜海仃教委“机械电子工程”创新团队；上海大学“十一 五”211建设计划；上海市电站自动化技术重点实验室；上海入学重点学科建设项目(机械电子工程和先进制造及自动化)资助 作者简介：黄全振，博士生，研究方向：控制方法与测控技术、智能结构主动监控等，E-mail：huang2004 susushueducn；朱晓锦，博 士，教

9、授，博导，研究方向：先进测控与信息处理、智能结构主动监控等，E-mail：mgzhuxjshueducn 第2期 黄全振等： 线实时辨识控制通道模型的振动主动控制 217 主要不足；因受控结构的物理特性变化和系统特性的 渐变性，具有控制通道模型在线辨识特征的振动主动 控制算法兀疑是该领域研究的主要热点和难点之一 文献f6l提出一种辨识环节与控制环节相对独立的在 线辨识控制算法，避免了两个环节之间的相互影响问 题；文献f7l着重针对噪声控制领域，提出一种在控制 器输出端叠加噪声，从而使受控模型通道在线辨识的 控制策略得以实现；但上述方法只是做了一些理论上 的仿真分析 本文以压电机敏柔性结构为实验

10、模 结构，提出 一种在线辨识控制通道模犁的振动主动控制算法文 rf1给出方法实现思路和控制器结构图，并详绌地分析 了控制器设计与算法过程；在此基础上进行了算法仿 真分析与结构振动主动控制实验实验结果表明所提 算法可行且控制效果良好 1 自适应滤波前馈振动控制 白适应滤波前馈振动控制方法基本为：以抵消外 扰引起的受控对象振动u向廊为出发点，要求设计山 这样的白适应滤波器，即控制信号输出通过作动器 产生控制力作用于受控对象，使受控对象中对振动水 平有一定要求的何置上的控制响应与外扰在这些何 置上的响应相抵消该方法的核心是白适应最小均 方差(1east mean square，LMS)算法，通过调节

11、控制器 的权系数使： 次性能指标(误差信号均方值或平均功 率)达到最小，基本控制器结构如图1所 图1白适 滤波振动主动控制结构 Figure 1 Structure diagram of adaptive filter ac一 当自适应过程收敛时，滤波器输出 ( )经过一个 控制通道H2(Z)得到 ( )， ( )与期望信号的反向叠加 则使残余振动e(k)最小，如此达到振动主动控制目 的控制通道 f )在物理上包括DA、功率放大器、 主动执行器、被控系统、误差传感器fHAD等环节 为了消除控制通道对标准LMS算法的影响，大致有两 种解决方案：一种是将 (z)的逆级联往控制通道的 前_血，以消除

12、它的影响；另一种是将对控制通道辨识 模犁 ( )放在参考信号参与调节滤波器权系数之前， 即构成图1控制器所代表的所谓滤波XLMS算法 2控制通道辨识 当前控制通道辨识主要基于离线辨识策略，一 般采用自适应辨识方法，即将控制通道等效为1 个FIR滤波器，利用LMS算法对控制通道建模，自适 应辨识过程如图2所示其叶， ( )信号同时输入未知 系统H2(z)$HFIR滤波器，未知系统的输出d(k)与滤波 器的输山 ( )进行抵消，同时通过LMS算法进行权值 调制， 误差信号e( )达到最小时，w(k)即是日2(Z)的 最佳估计，从而获得控制通道模犁参数 未知系统tq(z)卜 ，I M FIR滤波器w

13、(句 J f I LMS算法 图2白适应辨识方法示意图 Figure 2 Schematic diagram of adaptive identi fication algorithm 3 控制通道在线辨识振动主动控制算法 通过将白适 滤波振动控制基本结构与自适应 辨识方法宵机结合，可以构成一种控制通道在线辨 识的振动主动控制方法，基本思路是：控制部分采 用FXLMS算法，辨识部分采用以FIR滤波器结构描 述受控通道模型，并在控制输出端引入随机噪声信 号uf )作为辨识输入信号，同时在控制器结构中增加 一个控制通道自适应建模环节当辨识环节控制器的 输出与传感器误差信号叠加趋近一个恒定值时，可以

14、 认为在线辨识过程结束并狭得了控制通道模型参数 如此可以根据结构振动控制过程的需要，不断实时在 线辨识控制通道模型，并不断以新辨识出来的模型参 数带入算法过程依据这一思路所设计的控制器结构 如图3所永 图3中，日 (z)为主通道传递函数，H2(z)为控制 通道传递函数， ( )为控制通道辨识模型，X( )为 控制系统的参考信号， ( )为x(a)对 (z)的滤 波信号，D( )为外激扰信号的响应，y( )为控制 器输出，y( )为控制器的响应，E( )为传感器残 差信号，u(a1为白噪声信号(即辨识环节输入信 号)， ( )为辨识环节输出， ( )为辨识过程中的 误差值 对于多输入多输出控制系

15、统，设有M个传感 器、Q个作动器，FIR滤波器的长度为，控制通道 辨识模犁滤波器长度为P基于多输入多输出的控制 通道在线辨识控制算法过程为 218 应用科学学报 第29卷 图3控制通道在线辨识的振动控制结构图 Figure 3 Vibration control diagram based on on line identification y( )=W(k)X(k)+u(j ) (1) E(k)一D(k)一 ( ) ( ) (2) w(k 4-1)=w(k)一pE(k) 1( ) (3) u(k)=日2( )u( ) (4) 忍( )=E(k)一U(k) (5) 日( )=日( )+pE (

16、 ) (k) (6) 式中， (知)和 T( )分别为 ( )和 ( )的转置 矩阵 4 实验模型与平台构建 压电机敏柔性基板材料选择环氧树脂板，其参 数为：弹性模量Ep=22 GPa，泊松比 =03，密 度P=2 100 kgm3，尺寸为950 mmx 120 mm2 mm： 采用分布粘贴PZT传感器和驱动器方式，构成压电机 敏柔性结构的悬臂梁 压电传感器驱动器的配位布置直接影响控制系 统的稳定性及其控制策略的效率；首先采用ANSYS 软件进行结构模态分析，截取前四阶模态振型，对 其进行二阶差分计算得到相应的模态应变，经过归 一化处理后的前四阶模态应变叠加在一起，得到结 构总体特征应变的分布

17、情况；根据这个分布情况 可以获得粘贴压电传感器的最优位置，参照D优化 设计准则【10】确定压电驱动器的位置，从而构成一 个22通道的PZT传感器和驱动器布局，同时以悬 臂梁根部一排压电片作为结构激振器压电传感 器的尺寸为20 mmx6 mI1X04 mm，压电驱动器尺寸 为40 mm8 mmx 1 mm，每块压电传感器为一个测量 通道，每一竖排的压电片为一个驱动通道 5 实验分析与验证 51算法仿真分析 选取实验结构模态频率f=732 Hz进行激励，采 样频率为 =300 Hz，步长收敛因子为 =001；自适 应滤波器长度为N=24，辨识环节中引入的随机噪声 信号的幅度为05，迭代次数为1 5

18、00次，则控制结果如 图4所示可以看出，算法在迭代1 000次后，振动幅 值基本上抑制到0，权系数收敛曲线达到平稳，控制 方法效果良好，在线辨识算法可行 图4控制算法仿真效果图 Figure 4 Simulation effect diagram of the control algorithm 52 实验分析与验证 基于实验平台并针对所设计的压电机敏模型结 构，进行22多通道结构振动主动控制实验，所获控 制效果如图5和6所示 粤 嚣 蜷 ts 图5通道1结构振动响应时间历程 Figure 5 Time history of the vibration response of channel

19、1 露 嘣 S 图6结构振动响应控制总体效果图 Figure 6 Effect diagram of the total structure vi- bration response 由图5和6可见，控制过程施加后，结构振动响 应开始阶段处于控制通道模型的在线辨识阶段，振动 主动控制尚未显现出效果，此后结构振动响应很快得 到抑制但在振动响应抑制一定时间后，控制过程突 第2期 黄全振等：在线实时辨识控制通道模型的振动主动控制 219 然发散，其原冈在于辨识过程中，所加控制通道在线 辨识的随机噪卢也将成为压电驱动器的激励源，而控 制算法对其不起控制作用；随着结构振动响应的有效 抑制，传感器残差信号

20、不断变小，此时随机噪声所产 生的激励响应在残差信号中所占比例不断加大，导致 控制器在某一瞬问大幅进行权值调制，由此偏离了已 经寻优的最佳权值 为避免辨识激励信号对控制效果的不良影响，控 制过程巾加入对在线辨识过程的判断f即振动响应信 号被抑制到一个较为稳定的值时，认为辨识效果最 佳，停止加入门噪声信号)，一R在线辨识过程完成 且结构振动响应获得有效抑制后，立即停止在线辨 识功能的随机信号加入，因此有效避免了控制器最 佳权值的误调整；具体到实验过程所执行的测控程 序中，主要进行了如下的参数设定：在施加控制信号 后，若当E( )连续1 000个时刻的值全部在一个上下 差值为01的浮动区间内，且E(

21、t)的值为施加控制前 的35以下时，表示辨识环节完成，停上卜加入噪声信 号和辨识环节程序：否则，辨识环节继续运行，直至 达到辨识环节的参数设置要求基于上述控制策略， 进行结构振动主动控制的实际效果如图7 11所示 由图711可见，施加控制后结构振动响应获得 有效抑制，且不再出现响应发散现象；对应通道1和通 道2的控制输出信号时间历程如图8和图1O所示；图 11为结构振动响应控制总体效果图，即每个传感信号 的最小均方误差(MSE)J(H：0之和，施加控制后结构总 体响应明显下降，表明结构总体振动获得有效抑制 耋 卿睁j 10 之S 。 壬 纂5 一lO 0 5 lO 15 20 25 30 35

22、 tfs 图8通道1控制输出信号时间历程 Figure 8 Time history of the controller output of channel 1 2 之1 篓 。 童一- 0 5 l0 15 2O 25 30 35 s 图9通道2振动响应时间历程 Figure 9 Time history of the vibration response of channel 2 1O 之5 翟 。 奏 一l0 0 5 10 15 20 25 30 35 tls 图10通道2控制输出信号时间历程 Figure 10 Time history of the controller output

23、of channel 2 攸 露 蟛 t?s 图l1结构振动响应控制总体效果图 Figure 1 1 Effect diagram of the total structure vi bration response 为对比控制通道模型在线实时辨识的准确性，采 用公式iH一日IIHf100进行分析，即在同一设置 下采用文献111中的离线辨识方法获得1组控制通道 模型参数H，并与在线辨识方式获得的1组控制通道 模型参数日进行比较，如图12所示可以看出，所有 参数的差值的百分比均小于4以内，说明在线辨识方 法获得的模型参数准确性很高，使得基于该辨识策略 的振动主动控制方法具有可行性和有效性 1O

24、。 6 鑫 2 0 搬 栅 一 l0 20 3O 4O 5O 60 7O 80 9O 100 数值参数 图l2控制通道辨识结果对比图 Figure 12 Comparison chart of identification re sult for control channel 220 应用科学学报 第29卷 6 结 语 压电机敏结构振动自适应滤波控制被 泛研究， 鉴于算法结构存在一个获知控制通道模型参数环节， 当前研究过程中一般采取离线辨识策略，由此造成该 控制方法在工程实际应用上存在较大的不现实性本 文以在线辨识控制通道为宗旨，从经典的FXLMS控 制算法入于进行分析研究，提山了一种基于在

25、线实时 辨识控制通道的自适应控制算法，经实验验证控制效 果良好研究结果为提高白适应滤波控制算法的实用 性提供了有益的技术方法思路 参考文献： GUPTA A，YANDAMURI S KUO S MActive vibra tion control of a structure by implementing filteredX LMS algorithmJINoise Control Engineering Jour nal，2005，54f6)：396 405 I2I TSAI C W，HUANG C H，LIN C LStructurespecified IIR filter and co

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