一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法及系统，该方法包含以下步骤：S1，建立多输入多输出的振动控制系统模型；S2，向振动控制系统模型中输入不同幅值和频率组合的随机信号，以获得对应的系统响应信号；S3，基于随机信号和系统响应信号来对系统频响矩阵进行估计；S4，由目标谱和系统频响矩阵生成对应的驱动信号，将驱动信号输入振动控制系统模型以获得响应谱，由目标谱和响应谱进行对比修正驱信号，最终获得期望的响应。该系统包括：试验台；执行上述方法对试验台进行驱动的实时控制计算机；以及连接试验台与实时控制计算机的信号采集系统。号采集系统。号采集系统。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及车辆振动测试领域，尤其涉及一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法及系统。

技术介绍

[0002]车辆在进行工作的途中往往处在一种复杂的振动环境中，在不同的路况下，车辆的不同振动会影响车辆各部件的寿命、工作状态以及车内人员的驾驶乘坐体验。因此，当下车辆振动台模拟实验的研究已经成为了汽车领域中不可缺少的一部分。针对汽车在行驶过程中所遭遇的各种路况，振动台能够很好的将汽车在不同路况下的复杂振动环境复原出来，并可以此为依据更好设计及选择的选择车辆零部件的参数，以达到更好的减振效果，进而提升汽车的操纵稳定性、行驶平顺性及安全驾驶性能。
[0003]然而，对于现下的车辆振动环境模拟试验平台而言，因为其模拟车辆振动环境，试验平台多为多输入多输出系统，另外实际受多方面因素的影响，且试验系统通常都是非线性的，平台的响应与期望响应之间会有较大的差异，目前的振动模拟平台的控制方法及系统依然不能很好的解决这个问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法及系统，目的在于减小了多输入多输出车辆振动环境模拟试验平台输出值与期望值的误差，其具体
技术实现思路
如下：
[0005]本专利技术的车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其包含以下步骤：
[0006]S1，建立多输入多输出的振动控制系统模型；
[0007]S2，向振动控制系统模型中输入不同幅值和不同频率的正弦信号和不同幅值的随机信号合成的组合信号；
[0008]S3，基于随机信号和系统响应信号来对系统频响矩阵进行估计；
[0009]S4，由目标谱和系统频响矩阵生成对应的驱动信号；
[0010]S5，设置迭代控制策略，在试验时对激振液压缸进行同时控制，将驱动信号输入振动控制系统模型以获得响应谱，由目标谱和响应谱进行对比，经过反复迭代控制修正驱动信号，使得每个液压缸的控制谱趋近目标谱，最后按照迭代好的驱动信号进行输出控制。
[0011]于本专利技术的一个或多个实施例当中，在步骤S1中，执行以下操作：
[0012]以x表示系统的激励信号，y表示系统的响应信号，则：
[0013]激励信号x＝[x1(t),x2(t),
…
,x
i
(t)]，i＝1,2,3,
…
；
[0014]由此对应获得：
[0015]响应信号y＝[y1(t),y2(t),
…
,y
i
(t)]，i＝1,2,3,
…
；
[0016]将激励信号x和响应信号y进行傅里叶变换到频域，分别以X，Y表示如下：
[0017]X＝[X1(f),X2(f),
…
,X
i
(f)]；
[0018]Y＝[Y1(f),Y2(f),
…
,Y
i
(f)]；
[0019]由有X，Y之间的关系表示为：Y＝GX；其中，G为X，Y之间的系统频响矩阵G；将Y＝GX两边同时右乘X的共轭转置矩阵X
H
，并求取数学期望可得：
[0020]S
yx
＝GS
xx
；
[0021]其中，S
yx
表示响应信号y和激励信号x的互功率谱矩阵，S
xx
表示激源信号x的自功率谱矩阵；从而获得系统频响矩阵G表示为：
[0022]于本专利技术的一个或多个实施例当中，在步骤S2中，所述正弦信号和随机信号为以下信号形式：
[0023]其中正弦信号的幅值为5～10mm、频率为0～3Hz，随机信号的幅值为0.5～2mm；
[0024]于本专利技术的一个或多个实施例当中，在步骤S3中，基于相对重要度加权学习对系统频响矩阵进行估计，其过程包括：
[0025]S31，建立基于相对重要度加权的最小二乘学习模型；
[0026]S32，对相对重要度函数进行估计；
[0027]S33，对S31所建的学习模型进行偏微分，得到系统频响矩阵的估计值表达式并进行解析求解；
[0028]S34,对系统频响矩阵的估计精度进行预测，求解估计精度的泛化误差值；
[0029]S35,基于随机信号和系统响应信号进行多次系统频响矩阵估计，获得多个系统频响矩阵G。
[0030]于本专利技术的一个或多个实施例当中，在获得系统频响矩阵G后对振动台阵列进行解耦控制，其中包括以前馈解耦控制的方式使每个输出只受相应的输入所影响。
[0031]于本专利技术的一个或多个实施例当中，根据系统频响矩阵G计算控制系统的驱动谱，即：S
′
xx
＝ARA
H
；式中，A＝G
‑
1，其称为系统的补偿矩阵；R为系统的参考谱矩阵，参考谱矩阵R为给定的已知矩阵；计算过程如下：
[0032]对参考谱矩阵R和驱动谱S
′
xx
分别做Cholesky分解，得到：
[0033]R＝LL
H
和S
′
xx
＝XX
H
；
[0034]再代入至上式中可得：XX
H
＝(AL)(AL)
H
；
[0035]根据Cholesky分解的唯一性可得：X＝AL；
[0036]根据自谱矩阵的性质，X就是激励信号x的傅里叶变化，对参考谱矩阵R补充相位信息，即引入相位矩阵P，如下表达式
[0037][0038]其中，θ1‑
θ
n
是[
‑
π,π]之间均匀分布的随机数，因此，存在以下关系：PP
H
＝I；具有相位信息的激励信号表达式为：X＝ALP；
[0039]继而，通过逆傅里叶变换后得到时域的激励信号，采用均值的方式对由多个系统频响估计矩阵获得的时域激励信号进行均值化处理，得到最终的驱动信号。
[0040]于本专利技术的一个或多个实施例当中，还包括步骤S5，设置迭代控制策略；即：在试验时对激振液压缸进行同时控制，经过前期的反复迭代调整控制，使得每个液压缸的控制谱趋近目标谱，最后按照迭代好的驱动信号进行输出控制。
[0041]本专利技术的车辆振动环境模拟试验平台控制系统，其包括：试验台；执行上述的车辆振动环境模拟试验平台控制方法对试验台进行驱动的实时控制计算机；以及连接试验台与实时控制计算机的信号采集系统；所述实时控制计算机用于完成对试验台的伺服控制功能、逻辑控制功能和振动试验系统压力、位移、速度和加速度控制功能。
[0042]于本专利技术的一个或多个实施例当中，还包括与实时控制计算机连接的主控计算机，所述主控计算机用于试验进行监视、控制及数据分析，包括：监测试验台的每个振动台单元的工作状态和运动曲线；独立设置和修改试验台每个振动台单元的运动参数；接受操作人员的控制指令，以控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其特征在于，包含以下步骤：S1，建立多输入多输出的振动控制系统模型；S2，向振动控制系统模型中输入不同幅值和不同频率的正弦信号和不同幅值的随机信号合成的组合信号，以获得对应的系统响应信号；S3，基于随机信号和系统响应信号来对系统频响矩阵进行估计；S4，由目标谱和系统频响矩阵生成对应的驱动信号；S5，设置迭代控制策略，在试验时对激振液压缸进行同时控制，将驱动信号输入振动控制系统模型以获得响应谱，由目标谱和响应谱进行对比，经过反复迭代控制修正驱动信号，使得每个液压缸的控制谱趋近目标谱，最后按照迭代好的驱动信号进行输出控制。2.根据权利要求1所述的车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其特征在于，在步骤S1中，执行以下操作：以x表示系统的激励信号，y表示系统的响应信号，则：激励信号x＝[x1(t),x2(t),
…
,x
j
(t)]，j＝1,2,3,
…
；由此对应获得：响应信号y＝[y1(t),y2(t),
…
,y
j
(t)]，j＝1,2,3,
…
；将激励信号x和响应信号y进行傅里叶变换到频域，分别以X，Y表示如下：X＝[X1(f),X2(f),
…
,X
j
(f)]；Y＝[Y1(f),Y2(f),
…
,Y
j
(f)]；由有X，Y之间的关系表示为：Y＝GX；其中，G为X，Y之间的系统频响矩阵G；将Y＝GX两边同时右乘X的共轭转置矩阵X
H
，并求取数学期望可得：S
yx
＝GS
xx
；其中，S
yx
表示响应信号y和激励信号x的互功率谱矩阵，S
xx
表示激源信号x的自功率谱矩阵；从而获得系统频响矩阵G表示为：3.根据权利要求1所述的所述的车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其特征在于，在步骤S2中，所述正弦信号及随机信号为以下信号形式：其中正弦信号的幅值为5～10mm、频率为0～3Hz，随机信号的幅值为0.5～2mm。4.根据权利要求1所述的所述的车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其特征在于，在步骤S3中，基于相对重要度加权学习对系统频响矩阵进行估计，其过程包括：S31，建立基于相对重要度加权的最小二乘学习模型式中，W(X
ji
)为相对重要度函数，Y
ji
为实际输出，F
ji
(X
i
)为学习结果。S32，对相对重要度函数进行估计S321，构建相对重要度函数其中，Α＝(α1,α2,...,α
b
)为参数向量，为基函数向量。
S322，设计相对重要度函数估计的目标函数β∈[0,1]为调整相对重要函数平滑性的调整参数。p(X)为输入训练样本的概率密度，p
′
(X)为输入训练样本的概率密度。S323，对S322中目标函数的期望值进行样本平均近似，构建以下表达式式中，λ为正则化参数，取值为0.1；式中，λ为正则化参数，取值为0.1；S324，对S323中表达式进行偏微分，进行解析求解。式中，I为单位矩阵。S33，对S31所建的学习模型进行偏微分，得到系统频响矩阵的估计值表达式并进行解析求解。S34，根据以下流程对系统频响矩阵的估计精度进行预测，求解估计精度的泛化误差值。S341，把训练样本随机划分成k个子样本每个子样本数据量基本一致。S342，对F
ji
(X
i
)的泛化误差进行相对重要度加权评估。使用除Γ
i
以外的训练样本，求解其学习结果F
ji
(X
i
)，i依次为1，
…
，k，执行循环操作，直到i＝k。其中，|Γ
i
|为集合Γ
i
所包含的训练样本个数。S343，对各个i的泛化误差的评估值进行平均，得到最终的泛化误差值。S35,基于随机信号和系统响应信号进行多次系统频响矩阵估计，获得多个系统频响矩阵G。5.根据权利要求4所述的所述的车辆振动环境模拟试验平台控制方法，其特征在于，在获得系统频响矩阵G后对振动台阵列进行解耦控制，其中包括以前馈解耦控制的方式使每个输出只受相应的输入所影响，即：
上述矩阵中，X为各输入矩阵，Y为各输出矩阵，G为频响矩阵即传递矩阵，其中传递矩阵G中非对角线元素皆为干扰项，g
12
到g
1n
即分别对应为X2到X
n
对Y1的干扰传递函数；前馈解耦各输入须通过前馈控制器与其他输出串联，因此n输入n输出的系统需要n*(n
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：凌启辉，杨世杰，戴巨川，仝宁可，方杰，杨书仪，郭勇，陈哲吾，李洪周，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：