空间装置微振动鲁棒自适应控制方法与技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51575328
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Taking active vibration control of space structures as the research background, and micro-vibration control of aerospace precision equipments as the ideal target application, this proposal research will develop new robust adaptive control methods and techniques using piezoelectric stacks based Multi-DOF active vibration control platform. The research will focus the following parts: integrated modeling and analysis methods for Multi-DOF active vibration control platform, online system identification methods, robust adaptive control methods and techniques for micro-vibration control, etc. A joint simulation platform will be established for in-depth analysis of Multi-DOF actuation for space devices, system modeling, parameter identification, robust adaptive control strategies, et al. A Multi-DOF active vibration control experiment platform will be constructed with high precision piezoelectric stacks to verify the theories, strategies and techniques. Engineering implementation methods will be explored in this research for micro-vibration control of space devices. Active micro-vibration control for aerospace precision equipments has always been an important direction in the field of space science and engineering, also it is a difficult task. The proposal research of robust adaptive control methods and techniques for micro-vibration control of space devices using Multi-DOF piezoelectric stacks has important scientific significance for safety monitoring and reliability assurance for aerospace devices, as there are many theories and implementation techniques need further studies and explorations.
基于空间结构振动主动控制研究背景,以航天精密装置微振动控制为理想应用目标,采用压电堆构建多自由度主动隔振平台,探索鲁棒自适应微振动控制方法与实现技术,取得创新性的科学研究成果。研究重点包括:多自由度主动隔振平台微振动集成建模与分析方法、在线系统模型辨识方法、微振动鲁棒自适应控制方法与技术等关键内容;搭建多软件联合仿真分析平台,针对空间装置微振动鲁棒自适应控制多自由度驱动、系统建模、参数辨识、控制策略等方面进行深入研究;构建基于高精度压电堆的多自由度主动隔振实验平台,使理论方法研究和实验分析验证相结合,并探求空间装置微振动控制的工程实现方法。航天精密装置微振动主动控制研究,历来是空间科学与工程领域一个重要方向和难点课题,基于多自由度压电堆驱动进行结构微振动鲁棒自适应控制方法与技术研究,对航天空间装置安全性监控和可靠性保障具有重要科学意义,相关理论方法和实现技术亟待深入探索和突破。

结项摘要

本项目基于多自由度微振动主动控制研究背景,通过多个压电堆作动器组合构建多自由度微振动隔振平台,以压电堆作动器建模分析、多输入多输出微振动主动控制系统辨识方法与技术、多输入多输出微振动主动控制系统鲁棒自适应微振动控制方法与技术为研究重点。利用ANSYS、ADAMS与MATLAB SIMULINK完成了多自由度微振动主动隔振机构的集成建模分析以及多软件联合仿真分析,探索了控制与结构的同时优化技术。研究了面向多自由度多输入多输出控制系统的闭环模型辨识方法,以及多输入多输出控制系统的在线模型修正方法,完成了多输入多输出闭环输出误差法、多输入多输出滤波闭环输出误差法、多输入多输出扩展闭环输出误差法的推导和实现。完成了基于多种闭环输出误差法的在线模型修正控制方法推导和实现。面向多自由度主动隔振平台的鲁棒自适应控制方法与控制器设计,研究了死区、滤波、投影和归一化等鲁棒参数自适应算法,结合了具有死区的参数自适应算法与归一化参数自适应算法,完成了相关面向多输入多输出控制的具有死区和归一化的鲁棒参数自适应算法推导分析与实现。研究了基于内模原理的多输入多输出鲁棒自适应算法,探索了基于Q参数化的多输入多输出中央鲁棒控制器设计,给出了基于Q参数化的前馈、反馈和混合鲁棒自适应控制算法推导及分析方法,给出了其在确定环境下的稳定性分析与随机环境下的收敛性分析。在相关方法研究与多软件联合仿真分析的基础上,构建了多自由度主动隔振平台,研制开发了相应的测控系统软硬件,完成了微振动主动控制实验环境与验证平台的搭建。通过实验验证了相关技术方法的可行性与相关算法的可靠性,并探索了空间装置微振动控制的工程实现方法。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(4)
Design of compliant revolute joints based on mechanism stiffness matrix through topology optimization using a parameterization level set method
使用参数化水平集方法通过拓扑优化设计基于机构刚度矩阵的柔顺旋转关节
  • DOI:
    10.1007/s00158-019-02278-8
  • 发表时间:
    2019-05
  • 期刊:
    Structural and Multidisciplinary Optimization
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Li Li;Zhu Xiaojin
  • 通讯作者:
    Zhu Xiaojin
Lamb waves defects imaging research based on multi-parameter compensation and pixel optimization
基于多参数补偿和像素优化的兰姆波缺陷成像研究
  • DOI:
    10.21595/jve.2017.17783
  • 发表时间:
    2017-08
  • 期刊:
    Journal of Vibroengineering
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    Li Peijiang;Zhu Xiaojin;You Ting;Zhang Hesheng;Gao Zhiyuan
  • 通讯作者:
    Gao Zhiyuan
Active monitoring and vibration control of smart structure aircraft based on FBG sensors and PZT actuators
基于FBG传感器和PZT执行器的智能结构飞行器主动监测与振动控制
  • DOI:
    10.1016/j.ast.2016.12.027
  • 发表时间:
    2017-04-01
  • 期刊:
    AEROSPACE SCIENCE AND TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Gao, Zhiyuan;Zhu, Xiaojin;Zhang, Hesheng
  • 通讯作者:
    Zhang, Hesheng
Active micro-vibration control based on improved variable step size LMS algorithm
基于改进变步长LMS算法的主动微振动控制
  • DOI:
    10.3772/j.issn.1006-6748.2020.02.007
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    High Technology Lettters
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Xiangmin;Fang Yubin;Zhu Xiaojin;Huang Yonghui;Zhou Yijia
  • 通讯作者:
    Zhou Yijia
基于Fx-VSSLMS算法的压电柔性悬臂梁振动主动控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    振动、测试与诊断
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方昱斌;朱晓锦;胡佳明;高志远;苗中华
  • 通讯作者:
    苗中华

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其他文献

基于IIR模式的结构振动自适应滤
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    周 怿
光纤机敏结构振动形态感知及其SM
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    《振动、测试与诊断》已录用待发表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张合生
主动机敏结构DSP信号采集与处理单元设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机测量与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高守玮;吴小军;朱晓锦;李帆
  • 通讯作者:
    李帆
基于LMS算法的数据采集系统动态传输特性研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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改进型FULMS算法实现压电机敏框架结构振动抑制
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
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  • 作者:
    黄全振;朱晓锦;高志远;高守玮
  • 通讯作者:
    高守玮

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

朱晓锦的其他基金

基于正交FBG感知网络的板状结构形变检测与形态重构研究
  • 批准号:
    51175319
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
近空间高速飞行器结构振动主动监控若干技术与试验研究
  • 批准号:
    90716027
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    75.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划
智能柔性结构振动形态感知与自适应控制研究
  • 批准号:
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  • 资助金额:
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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