S型薄壁管结构振动噪声主动控制的研究

　　1　前言

　　在航空航天领域,薄壁管结构使用场合很多。这种结构易受外界激扰影响而引起结构本身振动,并激发出一定噪声。如在某实际情况下,某S型薄壁管结构由于外界激扰而引起的噪声高达113dB以上,这对工作人员正常工作和精密仪器正常运行都将产生严重影响,甚至会导致整个结构破坏。为此在航空航天领域,必须对管状结构的振动以及由此而引起的噪声进行有效控制,以保证飞行任务的顺利完成。智能材料与结构[1]是20世纪80年代末在世界范围内兴起的一门多学科交叉研究新领域,各国学者和研究人员对其进行了系统研究。人们对其中的压电智能结构进行了较深入、系统的研究,并将其广泛应用于航空航天领域,取得了一定成果,尤其是与振动主动控制技术相结合,在结构减振降噪方面表现了良好应用前景。

　　本文在上述研究背景基础上,以某S型薄壁管结构模型为研究对象,应用压电智能结构,结合振动主动控制方法[2～4]和FX-LMS自适应滤波算法,对该管结构模型振动噪声控制进行了研究。

　　2　自适应控制算法

　　自适应控制可简单地描述为当受控对象动力学参数或外激扰发生变化时,控制器能自动调整输出信号,从而使整个控制系统仍然具有良好控制性能。目前应用于结构振动主动控制的自适应控制算法主要有简化自适应控制、基于超稳定性自适应控制、基于自适应滤波前馈控制(或自寻最优)及自校正控制算法等。尤其是在自适应滤波器基础上发展起来的振动前馈控制算法,以抵消外激扰引起的结构振动响应为出发点,产生相应的振动控制信号,并通过驱动元件作用于受控结构,使结构在一定位置上产生的响应与外激扰在这些位置上的响应相互抵消,从而达到降低结构振动水平的目的。

　　自适应滤波前馈控制算法的关键是自适应滤波器权值自动调整算法。目前研究较多的是最小均方算法(LMS)、递推最小均方算法(RLS)、快速横式滤波算法(FTF)及神经网络算法等。其中LMS自适应调整算法简单,计算量小,易于实施,故在本控制系统中采用LMS自适应算法。

　　图1为LMS自适应控制原理图。其中C为被控结构,H为控制通道数学模型,W(n)为自适应滤波器权系数(长度为k),X为参考信号(XW(n)向量长度为k,用于和自适应滤波器W作卷积;XH(n)向量长度为L,用于和控制通道H作卷积)。自适应滤波器权值的调整以实际输出信号y(n)与期望输出信号d(n)的差值e(n)为依据,在控制算法中采用LMS自适应算法来调整W(n),注意到此时调整W(n)是以R(n)(而不是XH(n))和e(n)作为依据,其中R(n)是参考信号XH(n)经控制通道H滤波后所得到的,称为滤波-X信号。这种调整滤波器权值的LMS自适应算法被称为滤波-X LMS算法(FX-LMS算法)。