密集模态挠性结构振动的自适应逆控制

一般空间大型挠性结构具有模态密集和参数随特殊空间环境变化的特点,给振动控制系统的设计带来严峻的挑战。常规的固定参数控制器,能很好地解决密集模态挠性结构在相当长的一段时间内不发生变化且其模型可以较为准确获取的一类问题,但结构参数变化时控制效果变差甚至系统失稳。为此研究了密集模态挠性结构振动的自适应逆控制,在二维密集模态挠性板振动控制实验系统上,实现了扰动的有效抑制,其控制效果比固定参数控制器要好;当系统结构参数发生变化时,自适应逆控制系统能够自动重新进行在线辨识和控制器参数自适应调整,达到新状态下扰动的有效抑制。

基于最小均方算法的自适应有限长滤波器设计仿真

本文主要介绍最小均方算法的性能特点。基于最小均方算法的自适应滤波器电路结构简单且实时跟踪性能好。自适应滤波器的重要特性就在于它能够在未知环境申有效工作并能够跟踪输入信号的时变特性。理论分析和仿真结果表明，在低信噪比的前提下，自适应滤波器具有良好的信号处理性能，并对系统发生的突变表现出较强的鲁棒性。

内模结构的汽车排气噪声有源控制研究及仿真

研究了基于内模反馈结构的汽车排气噪声有源控制方法,使用Shann。n-Bode方法和RLS自适应逆建模方法建立了次级通道的逆模型,并分析控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。针对模型误差对控制性能的影响提出一种基于粒子群优化算法调整反馈滤波器参数的控制方法。在Matlab/Simulink中搭建了次级通道RLS自适应逆建模模型和汽车排气噪声有源控制模型,仿真结果表明使用粒子群优化算法对反馈滤波器参数进行在线调整的内模控制方法能够进一步提高汽车排气噪声有源控制的效果。