RBF-RLS双闭环主动振动控制

共振峰降25 dB

前馈-反馈双闭环策略配合RBF神经网络在线辨识，大幅削减微振动中的共振峰。

王敏 · Xuan, Fang · 王曰英 · Ding, Jiheng · Yi, Sun · Luo, Jun · 蒲华燕

Mechanical Systems and Signal Processing 2023

具体参数

共振峰降低

{'zh': '25.02', 'en': '25.02'} dB

模型精度对幅值衰减性能的影响

{'zh': '57.1', 'en': '57.1'} %

技术优势

共振峰大减

通过双闭环混合控制，在微振动中将共振峰降低25.02 dB，显著提升隔振性能。

在线辨识模型准

RBF神经网络在线辨识系统模型，提高模型精度，从而提升幅值衰减性能。

自适应用时滞小

RLS自适应算法递归计算前馈控制，有效减少因模型不准确引起的系统误差。

应用场景

• 精密运动平台：降低微振动对精密运动平台定位精度的影响。
• 精密仪器减振：保护精密仪器免受微振动干扰，提高测量稳定性。
• 机械振动控制：实现机械系统振动的主动抑制，提升稳定性。
• 航空航天微振动隔离：隔离航天器上的微振动，保障敏感载荷正常工作。