楊理華, 孫俊忠, 張海鵬, 劉樹(shù)勇, 楊慶超
(1.海軍潛艇學(xué)院 動(dòng)力系,山東 青島 266199; 2.海軍工程大學(xué) 動(dòng)力工程學(xué)院,武漢 430033)
隔振是降低水下航行器振動(dòng)所致輻射噪聲的有效手段,主要包括被動(dòng)隔振和主動(dòng)控制。前者因安裝方便且不消耗外界能量,已在中高頻段振動(dòng)控制方面獲得廣泛應(yīng)用,但因參數(shù)固定無(wú)法適應(yīng)激勵(lì)及系統(tǒng)變化,低頻控制效果仍不夠理想。而主動(dòng)控制引入次級(jí)振源,通過(guò)信號(hào)疊加能有效控制低頻振動(dòng),并已應(yīng)用于精密儀器制造、土木工程抗震、船舶機(jī)械等領(lǐng)域[1-2]。
美國(guó)新型“海狼”級(jí)核潛艇已配備主動(dòng)控制系統(tǒng),具有良好的聲隱身性能[3]。英國(guó)掃雷艇應(yīng)用浮筏主動(dòng)吸振技術(shù),也有較好的降噪效果。法國(guó)Paulstra Vibrachoc公司研發(fā)了一種用于柴油機(jī)等大型設(shè)備的有源隔振系統(tǒng)。Winberg等[4]還開(kāi)展了艦船及Collins級(jí)潛艇有源隔振項(xiàng)目研究。此外,聲與振動(dòng)研究所、Adelaide大學(xué)、海軍工程大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)等國(guó)內(nèi)外單位均取得了諸多研究成果[5-6]。
主動(dòng)控制包括作動(dòng)器技術(shù)和控制策略,后者作為該領(lǐng)域熱點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題,獲得較為廣泛的研究。魯棒控制、最優(yōu)控制等[7-9]常規(guī)策略,對(duì)參數(shù)穩(wěn)定系統(tǒng)有較好控制效果。針對(duì)時(shí)變、時(shí)滯等不確定性系統(tǒng),則可應(yīng)用具有“預(yù)測(cè)”功能的自適應(yīng)控制策略。在振動(dòng)控制領(lǐng)域,基于最小均方理論的濾波自適應(yīng)算法(FxLMS)應(yīng)用較為廣泛[10]。Carra等[11-14]基于FxLMS算法、FuLMS算法,開(kāi)展了矩形鋁板結(jié)構(gòu)、壓電懸臂梁結(jié)構(gòu)振動(dòng)、齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)有源控制研究,并分析了算法收斂性與控制通道之間關(guān)系。Das等[15]提出了一種高效運(yùn)算的頻域FxLMS控制算法。Huang等[16-18]還提出單相關(guān)FxLMS、FuLMS等改進(jìn)算法,并在計(jì)算量、執(zhí)行效率及控制效果等方面進(jìn)行了詳細(xì)分析。
然而,上述算法多依賴較為精確的參考信號(hào),一般通過(guò)拾取設(shè)備基腳振動(dòng)來(lái)反映激勵(lì)信息,對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械還可通過(guò)轉(zhuǎn)速傳感器直接獲取激勵(lì)特征。受水下航行器設(shè)備安裝空間狹窄、封閉等條件限制,安裝傳感器有時(shí)較為困難,加之設(shè)備間復(fù)雜耦合激勵(lì)作用,這些方法工程實(shí)現(xiàn)較為困難或難以有效拾取激勵(lì)信息,致使控制效果不夠理想。實(shí)際上,針對(duì)旋轉(zhuǎn)或往復(fù)設(shè)備所致振動(dòng)激勵(lì),其頻譜往往具有孤立線譜特征,這種信號(hào)可通過(guò)頻率估計(jì)、數(shù)字合成來(lái)獲取,但估計(jì)精度將對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制效果有直接影響。Hyeon等[19-21]分析了有頻率偏差的線譜控制系統(tǒng)穩(wěn)定性,結(jié)果表明1%頻率偏差就會(huì)嚴(yán)重影響系統(tǒng)控制效果。因此,在參考信號(hào)難以有效獲取、耦合激勵(lì)條件下,就必須研究一種能夠準(zhǔn)確在線識(shí)別復(fù)雜激勵(lì)頻率信息的方法。目前,對(duì)線譜信號(hào)頻率識(shí)別有多種途徑[22-24],張志誼等[25]基于子空間原理設(shè)計(jì)了頻率估計(jì)器,并通過(guò)帶通濾波器構(gòu)造了參考信號(hào)。陳紅兵等[26]以鎖相環(huán)頻率自適應(yīng)陷波理論為基礎(chǔ),開(kāi)展單頻信號(hào)幅值、相位及頻率在線估計(jì)研究。研究表明,基于FFT(Fast Fourier Transformation)變換理論的頻率識(shí)別及信號(hào)合成方法高效準(zhǔn)確且適合工程實(shí)現(xiàn),在信號(hào)分析、處理等領(lǐng)域已有諸多應(yīng)用,適合參考信號(hào)難以有效獲取條件下主動(dòng)控制策略的設(shè)計(jì)與研究[27-29]。
為此,本文以傳統(tǒng)濾波自適應(yīng)算法為基礎(chǔ),結(jié)合FFT頻率估計(jì)、數(shù)字合成方法設(shè)計(jì)一種可在線準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜激勵(lì)信號(hào)頻率特征,并合成參考信號(hào)的自適應(yīng)控制算法,并由多體動(dòng)力學(xué)軟件建立含有旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的隔振系統(tǒng)虛擬樣機(jī)模型,以隔振系統(tǒng)殘差信號(hào)為控制目標(biāo),通過(guò)聯(lián)合仿真及實(shí)驗(yàn)對(duì)所提算法的控制效果進(jìn)行分析和驗(yàn)證。
20世紀(jì)60年代,Diniz等提出最小均方算法(Least Mean Square,LMS),并在噪聲消除、系統(tǒng)辨識(shí)等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[30-31]??紤]隔振系統(tǒng)功放、作動(dòng)器等次級(jí)通道影響,需對(duì)LMS算法修正才可用于振動(dòng)控制,單輸入單輸出(Single-Input-Single-Output ,SISO)隔振系統(tǒng)自適應(yīng)算法結(jié)構(gòu),如圖1所示。
圖1 濾波自適應(yīng)算法結(jié)構(gòu)Fig.1 Filtered-x adaptive algorithm structure
e(n)=d(n)+y(n)
(1)
W(z)為N階FIR濾波器,u(n)用卷積表示為
WT(n)X(n)=XT(n)W(n)
(2)
式中:X(n),W(n)分別為濾波器在n時(shí)刻參考延時(shí)采樣序列和濾波器權(quán)值矢量
X(n)=[x(n)x(n-1)…x(n-(N-1))]T
(3)
W(n)=[w0(n)w1(n)…wN-1(n)]T
(4)
當(dāng)S(z)由M階FIR濾波器代替時(shí),其系數(shù)為
S(n)=[s0(n)s1(n)…sM-1(n)]T
(5)
式中:si(n)為n時(shí)刻S(z)第i個(gè)脈沖響應(yīng)系數(shù)。那么,S(z)輸出y(n)可表示為
S(n)TU(n)=U(n)TS(n)
(6)
式中:U(n)為W(n)輸出u(n)所組成的M×1階矢量序列
U(n)=[u(n)u(n-1)…u(n-M+1)]T
(7)
聯(lián)立式(2),可得S(z)輸出y(n)為
y(n)=[XT(n)W(n)]TS(n)=WT(n)X(n)S(n)=
(8)
Xf(n)=[xf(n)xf(n-2)…xf(n-N+1)]T
(9)
(10)
以振動(dòng)殘差e(n)為控制目標(biāo),定義代價(jià)函數(shù)為
J(n)=E[e2(n)]
(11)
實(shí)際計(jì)算中,可用瞬時(shí)誤差平方e2(n)代替期望值E(e2(n)),式(11)可表示為
(12)
那么,J(n)瞬時(shí)梯度可表示為
(13)
假設(shè)迭代步長(zhǎng)較小,濾波器權(quán)值系數(shù)在較小時(shí)間段內(nèi)更新相對(duì)緩慢,則有
(14)
因此,式(13)可改寫(xiě)為
那么,權(quán)值迭代系數(shù)更新可表示為
W(n+1)=w(n)-μe(n)Xf(n)
(16)
式中:μ為步長(zhǎng)系數(shù),對(duì)算法收斂速度和控制效果有較大影響,上述濾波自適應(yīng)算法步驟為:
步驟1拾取初始參考信號(hào)x(n)及誤差信號(hào)e(n);
步驟2依據(jù)式(2)計(jì)算控制濾波器輸出u(n);
步驟3依據(jù)式(6)計(jì)算次級(jí)通道響應(yīng)y(n);
步驟4依據(jù)式(1)、式(10)計(jì)算殘差e(n)和濾波信號(hào)xf(n);
步驟5依據(jù)式(16)更新控制濾波器W(n)。
濾波自適應(yīng)算法對(duì)參考信號(hào)x(n)有較高要求,若x(n)難以有效獲取時(shí),這種策略的應(yīng)用及其控制效果就會(huì)受到限制。針對(duì)旋轉(zhuǎn)或往復(fù)機(jī)械所致周期性激勵(lì),本文將通過(guò)頻率估計(jì)及數(shù)字合成的方法來(lái)獲取估計(jì)參考信號(hào),提出一種不需參考信號(hào)的自適應(yīng)控制算法。
FFT具有效率高、實(shí)時(shí)性好、易于硬件實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),在信號(hào)分析及處理方面有諸多應(yīng)用。假設(shè)f0(t)是外界連續(xù)激勵(lì)信號(hào),且設(shè)初始時(shí)刻前有f0(0-)=f0(0)=0,則FFT可表示為
(17)
(18)
(19)
單位沖擊函數(shù)δ(t-nT)僅在t=nT時(shí)為1,由式(17)和式(19)可得
(20)
因δ(t-nT)|t=nT=1,f0(nT)為激勵(lì)離散值,可用f0(n)表示,則式(20)可以改寫(xiě)為
(21)
式(21)右端為離散信號(hào)f0(n)FFT變換,其角頻率w與激勵(lì)頻率f、采樣頻率fs關(guān)系為
(22)
式(22)中,該變換將時(shí)域f0(n)轉(zhuǎn)化為隨w連續(xù)變化的頻域信號(hào)F(eiw),可反映信號(hào)頻域分布及變化情況。F(eiw)為響應(yīng)幅度譜,與激勵(lì)頻率f成線性映射,這就為頻率估計(jì)提供了必要的條件。若激勵(lì)為初始相位為零的周期性連續(xù)信號(hào),F(xiàn)FT后所識(shí)別線譜特征估計(jì)幅值為F(eiw),所對(duì)應(yīng)頻率即為估計(jì)頻率f。然后通過(guò)估計(jì)幅值、頻率即可合成數(shù)字信號(hào)。若激勵(lì)為多頻信號(hào),還可按幅度譜強(qiáng)度排列幅值及其頻率,然后再合成數(shù)字信號(hào)。實(shí)際上,激勵(lì)信號(hào)初相位并非都為零,故合成信號(hào)與原始激勵(lì)往往有所差別,此時(shí)還需對(duì)相位進(jìn)行同步估計(jì)。但本節(jié)所研究頻率估計(jì)自適應(yīng)算法僅需準(zhǔn)確識(shí)別出激勵(lì)頻率信息即可,幅值、相位均可由自適應(yīng)濾波器自動(dòng)調(diào)整。
圖2為窄帶信號(hào)頻率估計(jì)自適應(yīng)算法,若已知參考信號(hào)頻率為ω,則可通過(guò)合成信號(hào)x0(n),x1(n)及濾波器W(z)輸出獲得控制信號(hào)u(n),如式(23)、式(24)所示
(23)
u(n)=Bsin(ωt+φ)
(24)
對(duì)濾波器響應(yīng)u(n)進(jìn)行分解可得
u(n)=B(sinωtcosφ+cosωtsinφ)
(25)
令w0(n)=(B/A)cosφ、w1(n)=(B/A)sinφ,則u(n)可表示為
u(n)=w0(n)x0(n)+w1(n)x1(n)
(26)
圖2 單頻頻率估計(jì)的自適應(yīng)算法Fig.2 Adaptive algorithm of single frequency estimation
(27)
步驟3由式(26)計(jì)算濾波器W(z)響應(yīng)u(n);
(28)
(29)
步驟5由LMS更新濾波器W(z)權(quán)值系數(shù)
(30)
因此,頻率估計(jì)自適應(yīng)算法重點(diǎn)為頻率信息實(shí)時(shí)準(zhǔn)確估計(jì)及濾波器W(z)動(dòng)態(tài)更新。圖2所示結(jié)構(gòu)僅可控制單根窄帶線譜振動(dòng),本文將其稱為線譜控制器。
上述控制算法僅適合單頻激勵(lì)振動(dòng)主動(dòng)控制,實(shí)際設(shè)備振動(dòng)往往是復(fù)雜的多頻激勵(lì)信號(hào)。此時(shí),可由多個(gè)線譜控制器構(gòu)造出適合多頻激勵(lì)的頻率估計(jì)自適應(yīng)控制算法,具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 多頻估計(jì)自適應(yīng)算法Fig.3 Adaptive algorithm of multi-frequency estimation
(31)
式中:Am,ωm為第m個(gè)諧波幅值及頻率信息。那么,合成參考可表示為
(32)
式中:M為估計(jì)參考信號(hào)主要線譜頻率成分個(gè)數(shù),單個(gè)線譜控制器輸出為
ui(n)=wi0(n)xi0(n)+wi1(n)xi1(n),i=0,1,…,M-1(33)
式中:wi0,wi1,xi0,xi1分別為第i個(gè)線譜控制器權(quán)值系數(shù)及其正、余弦合成信號(hào)。那么,控制器總輸出信號(hào)u(n)可表示為M個(gè)線譜控制器輸出疊加
(34)
多頻率估計(jì)自適應(yīng)算法步驟與“2.2”節(jié)所述相似。
為驗(yàn)證上述控制算法,以圖4、圖5所示旋轉(zhuǎn)設(shè)備雙層隔振平臺(tái)為研究對(duì)象,以殘差信號(hào)和主動(dòng)控制力作為評(píng)價(jià)指標(biāo),在忽略扭轉(zhuǎn)、橫搖僅考慮垂向運(yùn)動(dòng)條件下,通過(guò)Adams和Matlab/Simulink聯(lián)合仿真,對(duì)控制效果進(jìn)行仿真分析。設(shè)備轉(zhuǎn)速為1 450±50 r/min,則基頻為23.3~25.0 Hz(以24.1 Hz為例),假設(shè)激勵(lì)由基頻及二次、三次諧波組成,相關(guān)參數(shù)如表1所示。
圖4 水泵振動(dòng)平臺(tái)虛擬樣機(jī)Fig.4 Vibration platform virtual prototype of a pump
圖5 虛擬樣機(jī)簡(jiǎn)化模型Fig.5 A simplified model of virtual prototype
表1 雙層振動(dòng)平臺(tái)參數(shù)Tab.1 Double isolation platform parameters
(35)
圖6 次級(jí)通道脈沖響應(yīng)Fig.6 Secondary path impulse response
圖7 次級(jí)通道權(quán)值系數(shù)Fig.7 Secondary path weighting coefficient
圖8 次級(jí)通道辨識(shí)效果Fig.8 Secondary path identification result
圖9 次級(jí)通道權(quán)值系數(shù)Fig.9 Secondary path weighting coefficient
圖10 濾波自適應(yīng)聯(lián)合仿真Fig.10 Filtered-x adaptive co-simulation
圖11頻率估計(jì)自適應(yīng)聯(lián)合仿真Fig.11 Frequency estimation adaptive co-simulation
兩種算法聯(lián)合仿真控制效果,如圖12~圖17所示。其中,圖12為FFT頻率在線估計(jì)效果,圖13為原始信號(hào)和數(shù)字合成信號(hào),圖14~圖18為多頻激勵(lì)控制效果。
圖12 頻率估計(jì)值Fig.12 Frequency estimation
圖13 原始及數(shù)字合成信號(hào)Fig.13 Original and synthesized signal
圖14 中層加速度Fig.14 Middle acceleration time course
圖15 中層加速度功率譜Fig.15 Middle acceleration power spectrum
圖16 主動(dòng)控制力Fig.16 Active control time course
圖17 主動(dòng)控制力功率譜Fig.17 Active control power spectrum
由圖12~圖17及表2可知,頻率估計(jì)方法獲得頻率信息收斂速度較快且準(zhǔn)確有效,數(shù)字合成信號(hào)能獲得穩(wěn)定的估計(jì)參考信號(hào)。主動(dòng)控制后兩種算法的殘差信號(hào)和主動(dòng)控制力收斂速度、控制效果依次增強(qiáng),都較之被動(dòng)隔振有明顯的控制效果。兩種算法窄帶線譜分別降低了14.99 dB,-9.66 dB,-7.53 dB及11.1 dB,0.34 dB,10.32 dB,濾波自適應(yīng)對(duì)基頻控制效果較好,不足之處是其倍頻控制效果較差,而頻率估計(jì)自適應(yīng)算法可完全控制基頻及諧波,具有多根線譜控制能力。對(duì)于基頻,本文所提算法主動(dòng)控制力略有增加;對(duì)于倍頻,所設(shè)計(jì)算法僅需較小主動(dòng)控制力。但兩種算法控制力穩(wěn)態(tài)幅值基本相當(dāng),這也說(shuō)明無(wú)論哪種方式要抵消同樣外界激勵(lì),均需要消耗等量的次級(jí)振源能量。
表2 兩種控制算法對(duì)比Tab.2 Control effect with two algorithms
試驗(yàn)系統(tǒng)由激振器、雙層隔振平臺(tái)、信號(hào)發(fā)生器、作動(dòng)器、NI數(shù)據(jù)采集儀、DSP控制器、南航FN15150功放、NI上位機(jī)監(jiān)測(cè)軟件等組成,主動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)原理及試驗(yàn)平臺(tái)如圖18、圖19所示。
圖18 主動(dòng)控制系統(tǒng)原理Fig.18 The principle of active control system
圖19 主動(dòng)控制試驗(yàn)系統(tǒng)Fig.19 Active control experiments system
考慮水下航行器輔機(jī)轉(zhuǎn)速約為1 500~3 000 r/min,則其線譜為25~50 Hz??紤]多振源耦合影響可取單頻20 Hz,40 Hz、多頻32 Hz+64 Hz+96 Hz作為低頻激勵(lì)信號(hào)。采樣頻率為4.096 kHz,實(shí)驗(yàn)中采用巴特沃思低通濾波器對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行濾波處理。以中層加速度為評(píng)價(jià)指標(biāo),所述算法控制效果如圖20~圖23及表3所示。
圖20 20 Hz激勵(lì)加速度功率譜Fig.20 Acceleration power spectrum with 20 Hz excitation
圖21 40Hz激勵(lì)加速度功率譜Fig.21 Acceleration power spectrum with 40 Hz excitation
圖22 多頻激勵(lì)加速度功率譜Fig.22 Acceleration power spectrum with multi-frequency excitation
圖23 兩種算法控制效果Fig.23 Control effect with two algorithms
表3 兩種算法控制效果對(duì)比Tab.3 Control effect with two algorithms
由圖22~圖25及表3可知,對(duì)于20 Hz,40 Hz單頻激勵(lì),兩種方式均有較好效果,分別獲得32.8 dB,15.4 dB和33.9 dB,16.0 dB隔振效果,故主動(dòng)控制較被動(dòng)隔振有明顯的優(yōu)越性,而且后者還提高了1.1 dB,0.6 dB,這說(shuō)本文所提算法能夠通過(guò)頻率估計(jì)和數(shù)字合成為系統(tǒng)控制提供有效的參考信號(hào),而且效果優(yōu)于濾波自適應(yīng)算法。對(duì)于多頻激勵(lì),兩種算法在各頻點(diǎn)降低21.5 dB,23.71 dB,6.1 dB和19.4 dB,25.1 dB,17.2 dB,這說(shuō)明對(duì)于穩(wěn)態(tài)系統(tǒng)兩種算法均能有效控制多頻激勵(lì),后者還提高了-2.1 dB,1.39 dB和11.1 dB,故改進(jìn)算法諧波線譜具有更好的控制效果。此外,由于次級(jí)通道離線辨識(shí)模型包含頻段有限,雖可有效控制激勵(lì)線譜卻激發(fā)出其它線譜信號(hào),但后者相對(duì)較弱。但從寬頻段來(lái)看主動(dòng)控制后總振級(jí)及線譜振動(dòng)獲得明顯抑制,且本文所提控制算法效果優(yōu)于濾波自適應(yīng)算法。
受水下航行器空間結(jié)構(gòu)及復(fù)雜激勵(lì)影響,往往難以有效獲取高信噪比激勵(lì)信息,致使依賴參考信號(hào)的濾波自適應(yīng)算法工程應(yīng)用受到限制。對(duì)此,本文針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械所致周期振動(dòng),提出一種通過(guò)頻率估計(jì)、數(shù)字合成在線獲取估計(jì)參考信號(hào)的自適應(yīng)控制方法,并以某型旋轉(zhuǎn)設(shè)備隔振平臺(tái)為研究對(duì)象,通過(guò)聯(lián)合仿真及實(shí)驗(yàn)對(duì)所述算法的控制效果進(jìn)行驗(yàn)證和分析。結(jié)果表明:
(1)兩種方式主動(dòng)控制效果明顯,且本文所提算法能夠通過(guò)頻率估計(jì)和數(shù)字合成為系統(tǒng)控制提供準(zhǔn)確、有效的參考信號(hào),控制效果也優(yōu)于濾波自適應(yīng)算法,該方法可應(yīng)用于水下航行器輔機(jī)設(shè)備復(fù)雜安裝環(huán)境下的振動(dòng)主動(dòng)控制。
(2)濾波自適應(yīng)算法對(duì)基頻控制效果較好,而本文所提算法多根諧波線譜控制能力更強(qiáng),且其激發(fā)它線譜能力相對(duì)較弱,從寬頻段來(lái)看后者具有更好的控制效果。兩種算法主動(dòng)控制力穩(wěn)態(tài)幅值基本相當(dāng),這說(shuō)明無(wú)論那種控制方式要抵消相同外界激勵(lì),均需要消耗等量次級(jí)振源能量。
(3)此外,通過(guò)虛擬樣機(jī)和控制算法開(kāi)展軟件交互式聯(lián)合仿真,也為控制算法前期仿真分析提供了一種可靠的技術(shù)手段。