柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制

为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural Network Controller,SRWNNC)来抑制振动。对双目视觉系统进行了标定,基于视差原理和图像处理算法,通过解算标志点的三维坐标来获取振动信号。建立了系统的有限元模型,并通过辨识得到校正后的系统模型参数。基于辨识得到的模型在仿真环境中训练SRWNNC,用于实验系统的振动主动控制。分别针对移动柔性铰接板系统固定基座和平移轨迹运动两种情况,进行了双目视觉振动检测和振动控制仿真和实验研究。仿真和实验结果表明,双目视觉传感器对振动信号的检测精度小于0.1 mm,SRWNNC也展现出比大增益PD控制器更好的抑振效果,验证了双目视觉振动检测和SRWNNC抑制振动的准确性和有效性。

柔性铰接板振动测量及迭代学习主动控制

大型柔性板状结构广泛应用于航空航天领域,这种结构特性极易引起低频振动,针对这一问题以柔性铰接板为研究对象,探究了柔性铰接板在受外部激励作用下弯曲模态的振动特性.为此搭建了一套用于测控柔性铰接板振动特性的实验平台,采用了立体视觉和压电陶瓷传感器分别检测柔性铰接板的振动信息,以此信息作反馈,采用了变遗忘因子的迭代学习控制方法对柔性铰接板的振动进行主动控制,同时以PD控制的实验效果作为对比.实验结果表明,不论是大幅值的快速衰减还是小幅值的残余振动抑制,迭代学习控制效果都优于PD控制.

一种柔性铰链对铰接板振动特性影响试验研究

针对用于连接小型航天器和太阳能帆板的一种弹簧刚度可调的柔性铰链,研究铰链刚度和铰链转动副的摩擦与铰接结构中阻尼对柔性铰接板系统振动响应的影响。首先,建立了压电柔性铰接柔性板试验平台,采用压电片传感器和激光位移传感器检测,压电片驱动器用于持续激励振动。然后,在柔性铰链扭转刚度不同的情况下,分别进行了外部激励和持续压电驱动器激励的柔性铰接板振动模态分析的实验研究。实验结果分析表明,柔性铰链的刚度和旋转副摩擦阻尼因素,会影响柔性铰接板系统的基频振动固有频率和阻尼比。实验研究结果为分析柔性铰接板的铰链影响特性提供参考。