6、基于自适应浸入与不变理论的转子多频振动主动抑制

基于自适应浸入与不变理论的转子多频振动主动抑制

1. 引言

旋转机械如航空发动机、燃气轮机、蒸汽轮机和大型压缩机组等,在高温、高压、高强度、高能量密度和冲击等条件下运行,是工业领域的核心设备。然而,旋转机械的转子由于受到各种激励源(如流体、固体、热等)的作用,成为设备系统中易出现故障的部件。转子振动故障严重影响机组的正常运行,是影响大型旋转机械安全、高效、长期运行的关键因素之一。若不及时有效抑制过大的转子振动,振动状态将进一步恶化,最终导致停机事故并造成巨大损失。

在旋转机械运行过程中,转子常受到周期性干扰力的激励,激励频率大多与转子转速相关,呈现出与转子转速相同频率、整数倍和分数倍的特征。通过分析转子振动的时频域特性,可将转子振动的频率分量作为振动抑制目标,进而设计合适的控制律和执行器,实现转子振动的主动抑制。

目前,主动控制装置在旋转机械运行中对转子振动的有效抑制受到越来越多的关注。如主动悬架、可变几何尺寸轴承、形状记忆合金弹簧、金属橡胶、主动倾斜轴承和整体挤压油膜阻尼器等装置已应用于转子振动的主动控制。但这些装置产生的控制力与转子直接接触,对转子系统的特性影响较大。而磁轴承或电磁执行器产生非接触式电磁力,无机械摩擦和润滑,更适合用于转子的主动振动控制。

近年来,主动磁轴承在转子振动控制领域得到了广泛研究。众多学者在不同方面开展了相关研究,然而,对于由多个激励源引起的具有多频分量的转子振动主动控制研究相对较少。

“浸入与不变理论(I&I理论)”是由Astolfi提出的用于非线性系统非对称收敛的自适应控制律。该理论无需构造Lyapunov函数,基于Lyapunov方法的控制律是I&I理论的高维特殊情况。I&I理论对

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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