軸耦合道路模擬試驗臺的六維力波形復(fù)現(xiàn)控制方法研究.pdf

1、六自由度軸耦合道路模擬試驗臺是目前最具代表性的汽車疲勞試驗設(shè)備，但我國尚沒有能力獨自完成該產(chǎn)品的開發(fā)，其核心問題之一是控制技術(shù)的研究。本文以哈爾濱工業(yè)大學(xué)在研項目“軸耦合道路模擬試驗臺”為背景，針對六維力波形復(fù)現(xiàn)控制技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與研究。
　　本文首先對ADAMS模型進(jìn)行完善，以解決聯(lián)合仿真中模型容易發(fā)散的問題，并在此基礎(chǔ)上建立完整的汽車負(fù)載模型，完成四角配置的整車模擬樣機模型。在逆運動學(xué)基礎(chǔ)上，采用Newton-Euler

2、法，利用矢量的叉乘與點乘約掉眾多無關(guān)未知約束力，最終建立了液壓作動器、雙臂曲柄以及臺架的逆動力學(xué)模型，從而完成由臺架六維力到六個液壓缸驅(qū)動力的模型建立。綜合分析負(fù)載特性，建立垂直方向雙自由度以及其他方向單自由度液壓系統(tǒng)模型，并通過二階振蕩環(huán)節(jié)、慣性環(huán)節(jié)、滯后校正及PID控制等進(jìn)行校正，得到理想的單通道電液伺服力控制效果。
　　考慮激勵信號的設(shè)定直接影響系統(tǒng)頻響函數(shù)辨識精度，本文首先給出時域信號到功率譜密度的 Welch法以及功率譜

3、密度到時域信號的諧波疊加法與時域隨機化法，并針對系統(tǒng)辨識提出參數(shù)辨識以及非參數(shù)辨識兩種方法。參數(shù)辨識采用隨機信號單點激勵的方式，應(yīng)用殘差平方和估計出系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)，并在SISO遞推最小二乘算法的基礎(chǔ)上擴展到MIMO算法，辨識得到6個自由度的頻響函數(shù)矩陣。非參數(shù)辨識中依次給出頻響函數(shù)的H1法、H2法以及改進(jìn)后的H3與H4算法，激勵信號采用多點隨機激勵的多正弦信號輸入從而提高辨識精度，采用相干函數(shù)作為判別標(biāo)準(zhǔn)，獲得不同采樣周期對頻響函數(shù)辨識

4、精度的影響規(guī)律。
　　僅依靠伺服控制難以滿足系統(tǒng)的控制精度要求，因此需要六維力波形復(fù)現(xiàn)技術(shù)提高系統(tǒng)的加載精度?？紤]實際道路模擬試驗，采用諧波疊加法再現(xiàn)了路面不平度的位移及加速度信號，并以此作為頻響函數(shù)辨識及迭代控制的輸入。采用奇異值截斷法以及修正法對辨識得到的頻響函數(shù)中較小的奇異值進(jìn)行處理，然后采用廣義逆的理論求解系統(tǒng)的阻抗函數(shù)，從而保證迭代算法的穩(wěn)定性。針對驅(qū)動信號的修正，采用分段迭代法以及變修正系數(shù)的迭代改進(jìn)算法，提高迭代算法