机械工程学报

作者：张旭飞, 刘欣超, 马杰, 张锋阳, 权龙

单位：1. 太原理工大学机械与运载工程学院 太原 030024;2. 新型传感器与智能控制教育部重点实验室 太原 030024

关键词：电磁标准振动台,逆模型,谐波控制,神经网络,最近邻均匀设计；

基金：国家自然科学基金(51805360)、山西省基础研究计划(202203021211152)和高端工程机械智能制造国家重点实验室开放基金(HT059-2019)资助项目。

针对低频电磁标准振动台输出振动受刚度非线性影响而产生严重谐波失真问题，首先基于非线性特性幂级数等效原理，分析了输出振动的加速度失真特性。然后，为克服振动台逆模型辨识样本传统均匀采样法存在的效率低及精度差等问题，提出了最近邻均匀设计输入输出样本提取方法，由均匀设计法在传统采样点中选择小样本数据集，再依据近邻法将不能准确辨识的其他样本点加入数据集，构成最优训练样本集。进一步，辨识得到待控制振动台的神经网络逆模型，将其与原振动台模型串联后构建了谐波失真开环控制系统。最后，仿真及实验分析表明，神经网络控制可将整个工作频段内不同位移幅值振动加速度失真控制在标准要求的2%以内，而提出的最近邻均匀设计样本优化神经网络控制具有更优的谐波失真抑制效果。

来源：2023年第5期

《机械工程学报》期刊编辑部

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