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申请/专利权人:哈尔滨工程大学;黑龙江水运规划设计院有限公司
摘要:本发明公开了基于卡尔曼滤波算法的混合结构振动有源控制系统及方法,涉及非平稳振动抑制技术领域,包括振源停止工作,设定白噪声为输入信号进行次级通道辨识;振源工作,通过加速度传感器采集振源信号作为参考信号,抑振点处的加速度传感器作为误差信号,输入控制器;通过控制器DSP对输入信号进行处理,使用自适应混合结构卡尔曼滤波迭代,得到后验估计值作为振源的最优估计;控制器通过DA转换将数字信号变为模拟信号,经功率放大器输出;抑振点处的加速度传感器信号为振源信号与抑振信号的叠加,实时地通过电荷放大器和AD转换反馈至控制器,循环迭代进行控制。本发明即使在信号频率失调及幅值突变情况下可进行有效抑振,适用性强。
主权项:1.基于卡尔曼滤波算法的混合结构振动有源控制方法,其特征在于,包括:步骤1,进行次级通道辨识:振源停止工作,设定白噪声为输入信号进行次级通道辨识,得到次级通道的估计,实现系统固有属性和时间延迟的补偿;步骤2,控制过程的输入:振源工作,通过加速度传感器采集振源信号作为参考信号,抑振点处的加速度传感器作为误差信号,输入控制器;步骤3,通过控制器DSP对输入信号进行处理,使用自适应混合结构卡尔曼滤波迭代,得到的后验估计值作为振源的最优估计;步骤4,控制器通过DA转换将数字信号变为模拟信号,经功率放大器输出;步骤5,抑振点处的加速度传感器信号为振源信号与抑振信号的叠加,实时地通过电荷放大器和AD转换反馈至控制器,循环迭代进行控制;所述步骤3控制器DSP通过混合前馈和反馈结构的卡尔曼滤波算法对输入信号进行处理;所述控制器DSP对输入信号进行处理的具体过程为:系统的状态预测、协方差预测、状态更新、系统增益、协方差更新;所述系统状态预测具体计算公式为: 其中,n表示时刻;表示当前状态预测值,由n时刻的状态转移矩阵Fn和n-1时刻状态的修正值Wqn-1求得;ω表示白噪声;所述协方差预测具体计算公式为:p-n=Fnpn-1FTn+Q其中,p-n为先验估计协方差矩阵,表示状态变量的不确定性;Fn为n时刻的状态转移矩阵;pn-1为后验估计协方差矩阵,表示状态变量Wq的不确定性;Q表示过程激励噪声协方差矩阵;所述状态更新具体计算公式为: 其中,Wqn表示后验状态估计值;表示当前状态预测值;kn表示增益系数;dn表示干扰信号经初级通道后的期望信号;r表示状态变量到量测量的转换矩阵;所述协方差更新具体计算公式为:pn=I-knrnp-n;其中,pn为后验估计协方差矩阵,表示状态变量Wq的不确定性;r表示状态变量到测量量的转换矩阵;p-n为先验估计协方差矩阵,表示状态变量Wq-的不确定性,I表示单位矩阵。
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百度查询: 哈尔滨工程大学 黑龙江水运规划设计院有限公司 基于卡尔曼滤波算法的混合结构振动有源控制系统及方法
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