噪声与振动控制

噪声与振动控制 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 1-7.

• 振动理论与数值解法 • 上一篇    下一篇

一种基于NARX神经网络的振动主动控制方法

宋春生1, 2，熊学春1，陈泊远1，杜刚1   

  1. ( 1. 武汉理工大学机电工程学院，武汉430070；
    2. 武汉理工大学湖北省磁悬浮工程技术研究中心，武汉430070 )
  • 出版日期:2024-04-18 发布日期:2024-04-08

An Active Vibration Control Method Based on NARX Neural Network

  • Online:2024-04-18 Published:2024-04-08

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摘要： 针对主被动混合隔振系统中次级通道的非线性因素和时变特性，设计一种基于有源非线性自回归神经网络(Nonlinear Auto-regressive With Exogenous Inputs Neural Network，NARX-NN)的次级通道系统辨识的方法，并成功应用于振动主动控制系统中。首先，使用NARX神经网络对次级通道进行辨识得到准确的次级通道模型；其次，采用FIR滤波器重构初级通道的输出，从而获得作动器的输出信号，基于重构得到数据对辨识的网络进行在线学习，可以避免由白噪声激励在系统中带来的随机振动对控制效果的影响；最后搭建仿真模型以及实验平台，仿真结果表明，该控制算法可以克服次级通道的时变性导致的次级通道失真问题；实验结果表明，该算法对15、20 Hz的线谱分别取得30.1、40.4 dB的能量衰减效果，能够有效地实现振动主动控制。

关键词: 振动与波, Fx-LMS前馈控制, NARX神经网络, 振动主动控制, 在线系统辨识