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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明属于飞行器模型振动主动控制领域，公开了一种基于压电智能结构的风洞模型垂尾流致振动抑制方法。该方法首先分析风洞模型垂尾振动模态，寻找应变极大处布置压电智能作动器，最大化抑振能力；其次对风洞模型垂尾进行扫频激励，记录扫频输入信号与振动响应信号；然后准确辨识机械系统的状态空间方程，设计线性二次型调节器控制器，计算控制器反馈增益矩阵；基于状态观测器计算各作动器物理控制力，通过多作动器输出物理控制力实现风洞模型垂尾振动控制。本发明方法综合考虑机械系统与控制系统，通过扫频准确构建作动器输入与机械系统响应间的关系，并设计主动控制算法，实现了风洞模型垂尾振动的有效主动抑制。

主权项：1.一种基于压电智能结构的风洞模型垂尾流致振动抑制方法，其特征在于，步骤如下：（1）分析风洞模型垂尾振动模态，布置压电智能作动器和压电加速度传感器，构建基于压电智能结构的风洞模型垂尾主动抑振系统；（1.1）在Solidworks环境中，构建风洞模型垂尾的三维模型，通过“.x_t”文件将三维模型导入Ansys软件中进行有限元分析；（1.2）在Ansys软件的Modal模块中分析风洞模型垂尾振动，针对风洞模型垂尾一阶振动模态，寻找风洞模型垂尾应变极大位置；为保证振动可靠抑制，在风洞模型垂尾应变极大位置的前后位置及垂尾内外两侧对称地布置四枚压电智能作动器；同时，在风洞模型垂尾尖端布置压电加速度传感器，形成基于压电智能结构的风洞模型垂尾主动抑振系统；（2）通过作动器对风洞模型垂尾开展扫频激励，记录扫频输入信号与风洞模型垂尾振动响应信号，准确辨识系统状态空间方程；（2.1）通过压电智能作动器采集风洞模型垂尾的正弦扫频信号，通过压电加速度传感器采集风洞模型垂尾的振动响应信号，记录扫频输入信号与振动响应信号；（2.2）在Matlab环境中，对时域信号设置矩形窗函数，通过pwelch函数计算扫频输入信号与振动响应信号的自功率谱密度函数和互功率谱密度函数；（2.3）将与作比值求得系统频率响应函数，并以频率为横坐标，以幅值比与相位差为纵坐标，绘制幅频响应曲线与相频响应曲线； （1）（2.4）在幅频响应曲线中寻找第一个峰值即风洞模型垂尾的一阶振动模态，记录峰值大小及相应一阶模态固有频率，基于半功率带宽法确定处两侧所对应频率值、，并依据式（2）计算风洞模型垂尾的一阶模态阻尼比： （2）（2.5）结合一阶固有频率及一阶模态阻尼比，辨识基于压电智能结构的风洞模型垂尾主动抑振系统的状态空间方程； （3）其中，为状态变量，为状态变量的关于时间的导数，为输入变量，为输出变量，为状态矩阵，为输入矩阵，为输出矩阵，为直接传递矩阵，矩阵均与固有频率及阻尼比相关；（3）基于辨识的状态空间方程设计LQR控制器，解算控制器反馈增益系数矩阵；（3.1）在辨识的状态空间方程基础上，由状态变量数量即压电加速度传感器通道数量确定状态变量的加权矩阵，由输入变量数量即压电智能作动器数量确定输入向量的加权矩阵；（3.2）根据LQR控制算法，反馈增益系数矩阵由式（4）计算； （4）其中，矩阵为反馈增益系数矩阵，矩阵为过程矩阵，且必须满足式（5）； （5）由此，基于设计的LQR控制器，根据采集的风洞模型垂尾加速度信号，解算出各作动器最优控制增益矩阵；（4）当风洞模型垂尾发生共振时，通过压电加速度传感器测量加速度，基于LQR控制器求解各压电智能作动器的物理控制力，通过各压电智能作动器输出物理控制力，实现模型垂尾振动抑制；（4.1）当风洞模型垂尾发生振动时，压电加速度传感器采集风洞模型垂尾振动加速度数据，通过Labview中的离散状态观测器控件将采集的加速度数据转换为估计的状态变量，基于LQR控制算法解算各压电智能作动器的最优控制增益矩阵；（4.2）结合压电陶瓷力电耦合矩阵，计算各压电智能作动器分别所需输入电压，进而促使各作动器输出物理控制力，实现模型垂尾振动主动抑制。

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