研究了压电柔性臂的系统模型辨识和振动主动抑制问题。基于自回归滑动平均模型(ARMAX,Auto-Regressive Moving Average Exogenous)确立了系统辨识模型,且其辨识精度高达97.9%,并采用平衡降阶法对高阶的辨识模型进行降阶,得到低阶模型,...研究了压电柔性臂的系统模型辨识和振动主动抑制问题。基于自回归滑动平均模型(ARMAX,Auto-Regressive Moving Average Exogenous)确立了系统辨识模型,且其辨识精度高达97.9%,并采用平衡降阶法对高阶的辨识模型进行降阶,得到低阶模型,通过多频激励实验证实了降阶模型与实际结构具有较高的吻合度。针对柔性臂的振动控制,提出了一种基于线性二次型(Linear Quadratic,LQ)最优极点移动控制法,从求逆的角度,通过移动系统极点来确定LQ的最优状态加权矩阵Q,该方法简单有效地解决了状态加权矩阵Q和输入加权矩阵R的选择问题,具有明显的物理工程意义。试验结果证实了ARMAX模型对于压电柔性臂系统模型辨识的适用性及平衡降阶方法对模型降阶的可行性,并验证了线性二次型最优极点移动策略对柔性臂振动控制的有效性。展开更多
为了提高RV减速器承载能力,对摆线针轮副基本参数进行了优化.在RV减速器体积标准化前提下,将基本参数偏心距和针齿半径作为设计变量,建立以提高承载能力为目标的优化模型;针对承载能力与基本参数关系无法用简单解析式表达的问题,通过对...为了提高RV减速器承载能力,对摆线针轮副基本参数进行了优化.在RV减速器体积标准化前提下,将基本参数偏心距和针齿半径作为设计变量,建立以提高承载能力为目标的优化模型;针对承载能力与基本参数关系无法用简单解析式表达的问题,通过对遗传算法适应度函数的改进,达到快速搜寻的目的.选择RV-20E减速器进行实例分析,数值仿真结果表明优化后其承载能力提升了11.15%;试制出优化后的摆线针轮副,完成了整机装配,并进行了承载能力实验.结果显示:优化后RV减速器在额定负载时传动效率提高了2.3%,温度和噪声分别降低了0.7℃和1 d B,且在重载时表现更佳.展开更多
文摘研究了压电柔性臂的系统模型辨识和振动主动抑制问题。基于自回归滑动平均模型(ARMAX,Auto-Regressive Moving Average Exogenous)确立了系统辨识模型,且其辨识精度高达97.9%,并采用平衡降阶法对高阶的辨识模型进行降阶,得到低阶模型,通过多频激励实验证实了降阶模型与实际结构具有较高的吻合度。针对柔性臂的振动控制,提出了一种基于线性二次型(Linear Quadratic,LQ)最优极点移动控制法,从求逆的角度,通过移动系统极点来确定LQ的最优状态加权矩阵Q,该方法简单有效地解决了状态加权矩阵Q和输入加权矩阵R的选择问题,具有明显的物理工程意义。试验结果证实了ARMAX模型对于压电柔性臂系统模型辨识的适用性及平衡降阶方法对模型降阶的可行性,并验证了线性二次型最优极点移动策略对柔性臂振动控制的有效性。
文摘为了提高RV减速器承载能力,对摆线针轮副基本参数进行了优化.在RV减速器体积标准化前提下,将基本参数偏心距和针齿半径作为设计变量,建立以提高承载能力为目标的优化模型;针对承载能力与基本参数关系无法用简单解析式表达的问题,通过对遗传算法适应度函数的改进,达到快速搜寻的目的.选择RV-20E减速器进行实例分析,数值仿真结果表明优化后其承载能力提升了11.15%;试制出优化后的摆线针轮副,完成了整机装配,并进行了承载能力实验.结果显示:优化后RV减速器在额定负载时传动效率提高了2.3%,温度和噪声分别降低了0.7℃和1 d B,且在重载时表现更佳.