一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法技术

一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，首先获取自适应滤波的参考信号输入，对参考信号输入进行延迟后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第一压缩机作为驱动信号，然后对参考信号输入使用自适应滤波算法后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第二压缩机作为驱动信号，最后采集对置压缩机输出的误差信号后进行调理放大，作为自适应滤波算法的输入，完成斯特林制冷机的主动振动抑制。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法
本专利技术涉及航天光学遥感器
，特别是一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法。
技术介绍
随着空间遥感任务对精度要求的提高，卫星上的有效载荷对振动环境也提出了更高要求。机械制冷机产生的振动会对星载仪器产生极大的危害,是影响其空间应用的一个关键因素。目前国际上红外光电探测项目依赖于长寿命机械制冷机的成功应用。由于运动部件和气体穿梭导致制冷机产生振动干扰，尤其是冷指的振动会使红外探测器、焦平面器件偏离仪器光学系统的正常范围，导致成像模糊，对探测目标的分辨率和定位精度下降，甚至引起其它设备、结构的机械共振。随着深空高分辨率观测、红外干涉等空间技术的发展，对振动的要求越来越苛刻，必须对输出的振动力进行抑制。本专利技术从自适应滤波的角度，提出了新的自适应主动振动抑制方法，大幅提高了振动抑制的稳定性和收敛性。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，将与模型无关的随机梯度估计理论应用于自适应减震，无需实际减振器的传递函数，摆脱了减震器传递函数误差的影响，具有很好的使用价值。本专利技术的技术解决方案是：一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，包括如下步骤：(1)获取自适应滤波的参考信号输入；(2)对参考信号输入进行延迟后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第一压缩机作为驱动信号；(3)对参考信号输入使用自适应滤波算法后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第二压缩机作为驱动信号；(4)采集对置压缩机输出的误差信号后进行调理放大，作为自适应滤波算法的输入，完成斯特林制冷机的主动振动抑制。所述的自适应滤波算法实现所需的滤波器结构包括延迟单元、自适应滤波单元、理论模型单元、误差单元，其中：延迟单元，对参考信号输入进行延迟后成为目标信号；理论模型单元，使用自适应逆滤波理论模型对参考信号输入进行滤波，得到理论模型信号；自适应滤波单元，根据误差信号对理论模型信号进行自适应滤波，得到滤波信号；误差单元，对滤波信号与目标信号做差，得到新的误差信号送至自适应滤波单元。所述的主动振动抑制的方法适用于线性主动控制系统。所述的自适应滤波单元在根据误差信号对理论模型信号进行自适应滤波的过程中使用快速仿射投影算法，在快速仿射投影算法中使用内置滑动窗递归最小二乘算法来计算矩阵求逆。所述的参考信号输入为50Hz的正弦信号。一种计算机可读存储介质，所述的计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-权利要求4任一所述方法的步骤。一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述的处理器执行所述的计算机程序时实现如权利要求1-权利要求4任一所述方法的步骤。本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)本专利技术将与模型无关的随机梯度估计理论应用于自适应减震，无需实际减振器的传递函数，摆脱了减震器传递函数误差的影响，具有很好的使用价值；(2)本专利技术引入了修正filtered-X滤波器结构，自适应滤波器的任何变化都会及时的反应到新的误差信号，相对于filtered-XLMS算法收敛增益可以选取很大的值，收敛性更好。附图说明图1为自适应主动振动抑制系统图；图2为延迟补偿修正filtered-X滤波器结构；图3为参考信号时域表示；图4为经估计模型滤波后的信号的频域表示；图5为延迟信号的时域表示；图6为自适应迭代误差信号。具体实施方式本专利技术针对现有技术的不足，提出一种应用于斯特林制冷机的自适应主动振动抑制方法，本专利技术中的主动振动抑制是利用一定的控制策略产生次振动与干扰振动相叠加，从而减少振动的传递。根据振动抑制的基本原理，自适应主动振动抑制原理模型如图1所示。该系统由控制器和传感器组成，控制器是核心，包括外部电路和控制软件。压缩机驱动信号分成了两部分，一路直接由参考信号驱动，另一路为叠加了振动抑制信号后的驱动，其中振动抑制输出产生了一个反振动力，与原来的振动实现线性叠加后抵消。因为压缩机的振动尤其是高阶振动会受环境条件的变化的影响，需要实时监测，所以振动抑制效果由振动传感器反馈给控制器以便实时进行控制参数调整。下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行进一步的详细描述。基于filtered-X结构的自适应前馈控制方法算法简单易于实现且对于线性主动控制系统具有较好的稳定性和可靠性，因而在主动振动抑制中应用最为广泛。首先，输入的50Hz参考信号经过延迟单元后进行调理放大，将处理后的参考信号送至斯特林制冷机的压缩机作为驱动信号；然后，将参考信号输入经过估计理论模型单元使用自适应滤波算法后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的压缩机作为驱动信号；最后，将对置压缩机输出的误差信号后进行调理放大，作为自适应滤波单元的输入，进而得到滤波信号，完成斯特林制冷机的主动振动抑制。引入修正filtered-X滤波器结构，自适应滤波单元的任何变化都会及时的反应到新的误差信号，即使有信号延迟，相对于filtered-XLMS算法收敛增益可以选取很大的值。自适应滤波单元在根据误差信号对理论模型信号进行自适应滤波的过程中使用快速仿射投影算法。在这里，快速仿射投影算法选用了内置滑动窗递归最小二乘算法来计算矩阵求逆。图2是利用自适应FIR滤波进行主动振动抑制的框图。算法流程如表1所示。表1MFXFAP-RLS算法流程L表示自适应滤波器的长度；P表示仿射投影阶数；M表示估计模型中已知滤波器的阶数；x(i)(n)表示n时刻的参考信号；y(i)(n)表示n时刻的滤波后信号；d(i)(n)表示n时刻的目标信号；表示延迟补偿修正filtered-X滤波器所计算的n时刻“替换”误差信号；表示自适应FIR滤波器n时刻的第l个系数；v(i)(n)表示n时刻由估计模型滤波后的信号；表示n时刻的自适应滤波器第l个“辅助”系数，这些辅助系数由快速仿射投影算法计算得出，与不同，仿射投影算法利用额外的方程从而不是中计算v(i)(n)和R(n)Q(n)表示滑动窗递归最小二乘算法中用到的逆相关矩阵，用单位阵乘以对R(n)进行初始化，δ是正则化参数；P(n)表示矩阵R(n)的第一列；ryx(n)表示N-1个元素的相关向量，初始值设为0；ryy(n)表示N-1个元素的相关向量，初始值设为0；η(n)表示N个元素的误差向量；表示η(n)的前N-1个元素；ηN-1(n)表示η(n)的最后一个元素；表示a(n)的最后N-1个元素；x(i)(n)＝[x(i)(n),x(i)(n-1),…,x(i)(n-L+1)]T；v(i)(n)＝[v(i)(n),v(i)(n-1),…,v(i)(n-L+1)]T；y(i)(n)＝[y(i)(n),y(i)(n-1),…,y(i)(n-M+1)]T；a(n)＝[v(i)(n),v(i)(n-1),…,v(i)(n-N+1)]T；其中，μ是归一化的收敛增益，δ是正则化参数用以保持数值稳定，值得注意的是仿射投影算法的性能对正则化参数δ非常敏感，需慎重选择。用Matlab进行了仿真实验，对应图1中的变量假设：x是频率为50Hz的正弦波信号本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取自适应滤波的参考信号输入；(2)对参考信号输入进行延迟后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第一压缩机作为驱动信号；(3)对参考信号输入使用自适应滤波算法后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第二压缩机作为驱动信号；(4)采集对置压缩机输出的误差信号后进行调理放大，作为自适应滤波算法的输入，完成斯特林制冷机的主动振动抑制。

【技术特征摘要】
1.一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，其特征在于包括如下步骤：(1)获取自适应滤波的参考信号输入；(2)对参考信号输入进行延迟后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第一压缩机作为驱动信号；(3)对参考信号输入使用自适应滤波算法后进行调理放大，将调理放大后的参考信号送至斯特林制冷机的第二压缩机作为驱动信号；(4)采集对置压缩机输出的误差信号后进行调理放大，作为自适应滤波算法的输入，完成斯特林制冷机的主动振动抑制。2.根据权利要求1所述的一种应用于斯特林制冷机的主动振动抑制的方法，其特征在于：所述的自适应滤波算法实现所需的滤波器结构包括延迟单元、自适应滤波单元、理论模型单元、误差单元，其中：延迟单元，对参考信号输入进行延迟后成为目标信号；理论模型单元，使用自适应逆滤波理论模型对参考信号输入进行滤波，得到理论模型信号；自适应滤波单元，根据误差信号对理论模型信号进行自适应滤波，得到滤波信号；误差单元，对滤波信号与目标信号做差，得到新的误差信号送至自...

【专利技术属性】
技术研发人员：李娟，周吉，徐丽娜，杨亭，宫辉，吴南，
申请(专利权)人：北京空间机电研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11