一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法

作     者：宋春生 熊学春 陈泊远 杜刚 SONG Chunsheng;XIONG Xuechun;CHEN Boyuan;DU Gang

作者机构：武汉理工大学机电工程学院武汉430070 武汉理工大学湖北省磁悬浮工程技术研究中心武汉430070 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51879209) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021IVA117) 

出 版 物：《噪声与振动控制》 (Noise and Vibration Control)

年 卷 期：2024年第44卷第2期

页      码：1-7,260页

摘      要：针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性,设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network,NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法,并成功应用于振动主动控制系统中。首先,使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型;其次,采用FIR滤波器重构初级通道的输出,从而获得作动器的输出信号,基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习,可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响;最后搭建仿真模型以及实验平台,仿真结果表明,该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题;实验结果表明,该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果,能够有效地实现振动主动控制。

主 题 词：振动与波 Fx-LMS前馈控制 NARX神经网络 振动主动控制 在线系统辨识 

学科分类：12[管理学] 083002[083002] 1204[管理学-公共管理类] 0830[工学-生物工程类] 120402[120402] 080703[080703] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 0837[0837] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-1355.2024.02.001

馆 藏 号：203127302...