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主动振动控制中控制器的几种设计方法控制器是主动振动控制中的一个重要研究内容。采用不同的控制技术与控制算法来设计控制器，在一定程度上决定了在不同的环境条件以及要求精度下所达到的对控制对象的控制效果。就目前主动振动控制的应用来看，控制器的设计方法主要有以下方法：1．独立模态空问控制独立模态空间控制是将系统运动方程从物理坐标系线性转换到模态坐标系，将各模态耦台的物理坐标转换为在模态坐标系中表示的模态坐标，达到解耦的目的。从控制方程方面来看，就是将解一个复杂的高阶微分方程问题转换为解多万方数据个低阶微分方程的问题。对于复杂结构，这种方法需要对模态进行截断，从而造成剩余模态(未控制模态)的溢出。2．直接输出反馈直接输出反馈就是将传感器的信号经过增益放大后直接送到对应致动器来进行控制。直接输出反馈可以避免独立模态空间控制方法中的模态溢出等问题，并可以保证所有的模态均是稳定的。但RLclark认为如果考虑传感器件动力学和电路信号放大、调节的情况下，直接输出反馈将面临稳定性、鲁棒性的问题。3．最优控制根据所受的载荷及振动系统反应值，应用控制理论中的极大极小原理、随机分析原理、动态规划以及最优滤波等，对控制机构的参数进行优化，求解最优控制力，以使系统的振动达到理想的控制效果，这就是最优控制算法。该算法目前应用最多，存在形式也最多，其中的线性二次优化控制应用最广。4．自适应控制自适应控制是基于一定的数学模型和一定的性能指标综合出来的，但由于先验知识很少，需要根据系统运行的信息，应用在线辨识的方法，使模型逐步完善，从而使控制系统获得了一定的适应能力。自适应控制的研究对象是具有不确定的系统，所谓的“不确定性”是指被控对象的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。现在比较成熟的自适应控制系统有以下两类：参考模型自适应控制系统和具有被控对象数学模型在线辨识的自适应控制系统，而在振动控制中多采用后一种控制方法。由于复杂系统中往往含有未知参数，因此自适应控制在振动控制中也得到了广泛的应用。5．神经网络控制人工神经网络由许多处理单元(神经元)相互连接组成，具有并行处理信息的能力，可以用来描述几乎任意的非线性系统。神经元能够模拟人脑功能，综合由连接权获得的信息并依据某种激励函数进行处理，根据一定的学习规则，实现网络的学习和关系映射。神经网络具有高度自适应学习能力、鲁棒性、容错性和自组织离散分布处理能力，不仅可以用于系统模型的辨识，也可用于系统振动控制。6．模糊控制自从1965年美国自动控制理论专家L.A.Zadeh提出了用模糊集合描述事物以来，模糊数学及应用的发展十分迅速，1974年英国的E.H.M.DaIli首先把模糊集理论应用于锅炉和蒸汽机的控制，效果良好，从此模糊控制诞生了。目前，模糊技术在振动控制中得到了较广泛的应用，其中研究较多的问题是对于隶属度函数的改进。如使用优化技术以获得最优隶属度函数；使用遗传算法调整隶属度函数的形状与参数；基于ANns模型使用神经网络得到隶属度函数。7．鲁棒控制当系统有一个小扰动时，实际模态可能发生很大的变化，基于模态控制的方法对此无能为力，因此在振动控制设计中必须考虑鲁棒性问题。鲁棒控制器设计方法如H∞等在振动控制中得到了广泛的应用。参考文献李值宝．振动工程中智能结构的研究进展[J]．力学进展，1999，29(2)：165—177．盖玉先．振动主动控制中的作动器技术[J]．航天工艺，1999，12(6)：45—48．盖玉先．振动主动控制中电磁作动器动态特性的研究[J]．高技术通讯，200l，8(6)：76—78．路小波．基于压电元件的振动主动控制[J]．振动、测试与诊断，1999，6(2)：92—94．任勇生．形状记忆合金在结构主被动振动控制中的应用[J]．力学进展，1999，13(1)：19—33．