用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法

马天兵; 裘进浩; 季宏丽

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用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法

更新时间：2025-07-09

- 用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法
- Improved Minimal Controller Synthesis(MCS)Algorithm for Multi-Modal Active Vibration Control of Piezoelectric Panel Structure
- 西安交通大学学报 2012年46卷第7期页码：87-92
- 作者机构：
  
  1. 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京,210016
  2. 安徽理工大学机械工程学院,安徽,淮南,232001
- 作者简介：
  
  : 2011-11-16. 作者简介: 马天兵(1981-),男,博士生,安徽理工大学副教授
  裘进浩(通信作者),男,教授,博士生导师. 基金项目: 国家自然科学基金重点资助项目(50830201)
- 基金信息：
  
  : 2011-11-16. 作者简介: 马天兵(1981-),男,博士生,安徽理工大学副教授;裘进浩(通信作者),男,教授,博士生导师. 基金项目: 国家自然科学基金重点资助项目(50830201);长江学者和创新团队发展计划资助项目(IRT0968);航空科学基金资助项目(2010ZA23002);江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(CXLX11_0186);江苏高校优势学科建设工程资助项目
- DOI：
  中图分类号： TP273
- 网络首发：2012-07-10，
  
  纸质出版：2012
- 稿件说明：
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马天兵, 裘进浩, 季宏丽. 用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法[J]. 西安交通大学学报, 2012,46(7):87-92.

MA Tianbing, QIU Jinhao, JI Hongli. Improved Minimal Controller Synthesis(MCS)Algorithm for Multi-Modal Active Vibration Control of Piezoelectric Panel Structure[J]. 2012, 46(7): 87-92.
马天兵, 裘进浩, 季宏丽. 用于壁板结构多模态振动主动控制的改进最小控制合成(MCS)算法[J]. 西安交通大学学报, 2012,46(7):87-92. DOI：

MA Tianbing, QIU Jinhao, JI Hongli. Improved Minimal Controller Synthesis(MCS)Algorithm for Multi-Modal Active Vibration Control of Piezoelectric Panel Structure[J]. 2012, 46(7): 87-92. DOI：

摘要

针对压电壁板结构

引入具有良好非线性控制性能的最小控制合成(minimal controller synthesis

MCS)算法来抑制其振动.鉴于标准的MCS算法在快速扰动下缺乏稳定性

为进一步提高其控制效果

构造了一种新的自适应补偿因子

形成了改进MCS算法——IMCS算法

并通过波波夫准则验证了该控制系统的稳定性.选取LQR(linear quadratic regulator)控制作为参考模型

分别施加宽频随机扰动和前2阶正弦混合脉冲激励

分析比较了IMCS算法和标准MCS算法的控制效果、自适应增益因子和跟踪误差.仿真结果表明

IMCS算法具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差; 多模态扰动实验结果表明

当存在外部非线性扰动时

IMCS算法具有更好的控制效果和鲁棒性.

Abstract

To suppress the vibration of piezoelectric panel structure

the minimal controller synthesis(MCS)algorithm with perfect nonlinear control performances is usually adopted. For its lack of robustness under rapid perturbations

a new adaptive gain compensation function is constructed to improve standard MCS algorithm. The linear quadratic regulator control is selected as reference model

and the stability of control system is verified by Popov standards. Simulation shows the faster convergence rate and smaller tracking error of the improved MCS algorithm in adaptive gains

track errors and control effects compared with standard MCS algorithm under random signal or sine signal mixed impulse stimulation. And multi-modal disturbance control experiment demonstrates the better control effect and robustness than standard MCS algorithm under nonlinear disturbances.

关键词

Keywords

references

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