压电智能加筋板结构非线性振动主动容错控制研究

In order to solve some problems such as time delay, controller saturatation,harmonic response and sensors or actuators fault in the nonlinear vibration control of piezoelectric smart stiffened plate structure,a new active fault tolerant method for nonlinear vibration is put forward based on adaptive control algorithm including time delay and nonlinear disturbance compensator combined with active fault tolerant techonology. This project will select stiffened panel structure as the research object, establish the structure nonlinear dynamic model by Hamilton method, optimize the best location of sensors and actuators by a chaotic particle swarm method, design a new model reference adaptive control algorithm including feedforward control, feedback control and nonlinear disturbance compensator, identify sensor and actuator fault characteristics by wavelet packet and RBF neural network, produce adaptive control law and switch control code for different faults by LabVIEW software, and finally realize active fault tolerant vibratin control of smart panel through the NI Compact RIO real-time control platform. The active fault tolerant control method considering nonlinear effects and faults of piezoelectric device will improve the robustness and reliability of nonlinear control system ， promote the practice process for active vibration control of siffened plate and have important academic theory significance and engineering application value.

针对压电智能加筋板结构非线性振动控制中容易出现的时滞、控制器饱和、谐波响应以及传感器/作动器故障等问题，提出将集时滞和非线性扰动补偿于一体的自适应控制策略与主动容错控制技术相结合，构建了非线性振动的主动容错控制新方法。拟以加筋壁板结构为研究对象，通过Hamilton变分法建立结构非线性动力学模型，采用混沌粒子群方法优化出传感器/作动器最佳贴片位置，设计集前馈、反馈和非线性扰动补偿于一体的新型模型参考自适应控制算法，运用小波包和RBF神经网络实现传感器和作动器的故障特征识别，运用LabVIEW编写不同故障类型下的自适应控制律和自动切换代码，最后通过NI Compact RIO高性能实时控制平台来实现主动容错控制。本项目综合考虑了非线性影响和压电器件故障因素，提出的振动主动容错控制方法会提高控制系统的鲁棒性、可靠性和促进结构振动主动控制的实用化进程，将具有重要的学术理论意义和工程应用价值。

项目针对加筋板结构非线性振动控制中的建模误差、时滞补偿和可靠性等问题，提出一种新型自适应MCS策略和取代容错控制方法，并搭建了相关实验平台，验证了所设计方法的可行性，主要研究工作有：（1）利用瑞利-里兹法求解加筋板结构的模态参数，运用ANSYS仿真、扫频实验的方法对瑞利-里兹法的计算结果进行验证，从而实现了理论与实验建模的互相修正，进一步提高了建模精度。（2）提出将自适应Smith预估器添加到MCS算法中，结合李雅普诺夫第二法设计自适应因子，构建时滞补偿的MCS算法，利用Lissajou图形法测量了控制系统的时滞，通过CRIO实时控制平台进行加筋板振动主动控制实验。实验结果表明改进的MCS算法有效地减轻时滞测量误差对控制的影响，具有更好地抑制效果。（3）提出了一种集小波神经网络与取代控制技术相结合的容错控制方法。首先设计了三种粘贴不同故障压电片的机械臂结构，然后采用小波包对各种故障压电片进行特征提取，通过RBF网络进行特征识别，再根据故障类型，选用硬件取代控制或基于一种新型非线性滑模观测器的软件取代控制，最后通过NI CRIO平台进行的容错控制实验结果表明，传感器件故障诊断的置信度达到0.9，前两阶振动模态的抑制效果达到10dB以上。（4）结合自适应时滞补偿的MCS算法、小波包+RBF的故障识别方法、软/硬件取代策略进行了压电加筋板结构振动的容错控制，结果表明软件取代控制情况下前两阶主要模态均能达到4-5dB的抑制效果，从而验证了集成方法的可行性。上述研究成果有助于进一步提高振动控制系统的可靠性与稳定性，为促进振动主动控制方法在工程实际的应用奠定良好的基础。