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第一章 AIC(Adaptive Inverse Control)
      用被控對象傳遞函數的逆作為前饋控制器對系統動態特性做開環控制。用簡單的自適應濾波方法對未知對象的特性進行直接建模,利用對象的模型訓練對象的逆模型,用對象的逆模型調整對象的動態特性。
 
一種典型的AIC算法
 
       這種控制方法的主要優勢在于:開環控制,反饋僅在自適應過程中采用,并不控制系統中信號流動,避免反饋帶來的不穩定;系統動態特性的控制與對象擾動的控制分開處理互不影響。
       AIC的主要應用領域有: 衛星與航天器姿態控制控制領域;機器人控制領域;噪聲和擾動消除領域;振動控制領域。
 
AIC應用領域:衛星姿態控制                     AIC應用領域:工業機器人精度控制
 

 
                                 AIC應用領域:多通道電子加速器噪聲消除       AIC應用領域:道路模擬試驗
 
       在振動試驗中基于逆模型的控頻域迭代制方法被普遍采用。該方法存在:(1)離線模型辨識和大量FFT和IFFT計算,是控制器無法實時跟蹤樣品特性變化;(2)離線迭代需要對系統進行多次激勵并反復迭代,因此驅動信號在未達到期望信號之前,可能已經對被試件尤其是脆性試件造成了預破壞.(3)激勵信號選取對現場人員專業性要求很高,造成了時間和成本的浪費
在傳統頻域迭代算法引入了AIC控制技術可以使系統模型自動適應迭代期間樣品特性的變化(例如非線性度和移動諧振問題);在已經很穩定的系統中可實現通過更少的迭代次數滿足收斂條件。這種技術可以自動迭代、使用多個模型,并規定收斂目標和發散限制來執行迭代過程,可以大大的提高迭代效率。
 
基于AIC的頻譜迭代方法流程
      
       當信號為長時間時域信號時,即使采用上述控制技術,仍然無法避免離線模型辨識和FFT/IFFT計算帶來的非時變誤差。因此基于AIC提出在線的時域波形復現控制方法,一旦自適應收斂,就可實時跟蹤樣本的時變特性,獲得高精度的波形復現結果。整個過程由系統自適應大大的提高了振動試驗的效率,基本克服了振動試驗時變特性。
研究進度:
       對于AIC在電液振動試驗裝置的波形復現方法進行行了研究。分別對離線和在線兩種方式進行了仿真實驗。對于激勵信號的選取,正向逆向建模的方法,模型長度以及建模增益等做了大量研究。


第二章  軸耦合道路模擬試驗臺的介紹 
 
        軸耦合試驗臺直接對車軸軸頭進行加載可以進行多個自由度控制。目前,24通道軸耦合試驗臺,如圖1所示,能夠重現每個車輪全部六個自由度方向上的受力和扭矩:更真實的模擬車輛在道路上行駛時的受力和扭矩情況,車身的振動情況也更加接近實際形式中振動,因此其能夠考核涵蓋空調、電子、內飾、外飾等零件的絕大多數零件的結構耐久。
 
圖1 軸耦合道路模擬試驗系統
 

 
       圖2為軸耦合試驗機一個角的結構示意圖,包括六套作動器,通過曲柄、連桿等連接件,組成六通道運動系統,實現輪轂替代件六個自由度的運動。由于采用輕型支柱以及耦合連桿結構連接驅動垂直、水平運動的作動器,取消了水平反作用質量,使結構非常緊湊。其具體運動原理如下:
 
 
圖2 軸耦合道路模擬試驗臺

 
       液壓缸1、2、3同步運動,實現輪轂替代件的橫向運動,提供橫向作用力;液壓缸4運動提供縱向力;液壓缸6提供垂向力;液壓缸5提供制動/驅動力;液壓缸1、3差動運動提供轉向力;液壓缸2運動提供側傾力。
 
 

 
1、廣泛的應用范圍
 
 
圖3 整車試驗
 

 
       軸耦合道路模擬試驗系統,能夠對懸掛、懸掛與車身連接、車身、固定在車身上的部件、內部部件、排氣系統、引擎支撐系統、轉向系統進行耐久性測試。
       整車道路模擬試驗系統結構簡圖如圖3所示。整車試驗時由四個結構相同的角組成,分別對四個車輪軸進行加載。針對不同的試驗,試驗臺可以獨立運行也可以進行任意組合,比如用其中一個試驗臺可以單獨對汽車的獨立懸掛進行加載試驗,兩個試驗臺則可以對前/后懸掛系統進行加載。

2、試驗臺研究現狀
       目前,已完成對六自由軸耦合道路模擬試驗臺運動學、動力學研究,建立了完整的運動學、動力學數學模型?;詼ρP偷腦睪杉釉乜刂品椒?、離線迭代控制方法也進行了部分研究。
道路模擬試驗過程如圖4所示,路譜的編輯方法、先進的迭代方法以保證初始驅動信號的快速生成以及試驗過程紅路譜的高精度復現控制策略還需要進一步探索。
 
圖4 道路模擬試驗過程


 
 
 
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