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导管架式海洋平台的主动控制问题研究
作 者: 刘松
导 师: 蔡国平
学 校: 上海交通大学
专 业: 一般力学与力学基础
关键词: 海洋平台 动力学建模 载荷识别 主动控制
分类号: O328
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
近年来,陆地能源资源的稀缺制约着各国经济的可持续发展,对资源的需求促使人们深入开发海洋资源。作为开发海洋的基本设施,海洋平台工作环境恶劣,长期受到风、浪、流甚至冰、地震的作用,这既加剧了平台构件的疲劳破坏,降低了平台的可靠度和构件强度,又会引起平台上工作人员的不适感和影响机器设备的正常运行。因此,对海洋平台振动控制的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。结构振动控制大体可分为被动控制和主动控制两种。被动控制无需向系统输入外部能量,它是依靠结构中的阻尼元件来耗散结构的振动能量,以达到减小结构振动的目的。被动控制具有简单、成本低、容易实现等优点,但是它缺少控制上的灵活性,其控制效果依赖于外部激励的特性,一般只对高频振动有效。对于现代控制系统,目前人们越来越多地关注采用主动控制策略来抑制结构振动。主动控制需要外部能量输入系统,它是通过主动地调节结构的主动阻尼和主动刚度,以达到减小结构振动的目的。主动控制策略的控制效果明显优于被动控制策略,而且不受外部激励特性的影响,因此近几十年来,对结构的主动控制的研究受到了大量学者的普遍关注,自动控制领域的各种控制方法皆被引入到了结构振动主动控制的研究中。本文将结构主动控制领域的研究成果应用到了海洋平台的振动主动控制中,对导管架式海洋平台的主动控制及其相关问题进行了探索研究。本文研究得到了国家自然科学基金(编号:11072146, 11002087)、海洋工程国家重点实验室自主研究课题(编号:GKZD010807)的资助,主要研究内容和成果如下:(1)阅读了大量相关文献,较为全面地综述了近年来海洋平台结构振动控制的研究进展。(2)将系统辨识方法引入到了导管架式海洋平台中,给出了一个基于系统输入和输出数据的低维状态模型的建模方法,并基于该低维模型进行主动控制的设计。首先对海洋平台的有限元模型施加白噪声激励力,计算得到平台结构顶端的位移响应,将激励力和位移响应分别作为系统的输入和输出,采用基于观测器/Kalman滤波器的系统辨识方法,结合特征系统实现算法,建立了一个低维状态空间模型。基于此模型采用线性高斯二次最优算法(LQG)设计控制器,将控制器引入到有限元模型进行验证。结果显示,基于观测器/Kalman滤波器的系统辨识方法能够有效地辨识出系统的Markov参数,特征系统实现算法能够得到精确的系统低维模型,基于低维模型的LQG控制能有效地抑制海洋平台的振动。(3)采用变结构控制算法研究了海洋平台的载荷识别和主动控制问题。通过扰动力观测器对未知载荷进行识别,并针对识别出的载荷设计变结构控制。研究结果表明,本文所给出的载荷识别方法能够有效地识别出结构的外部载荷,变结构控制律能够有效地抑制平台的振动。(4)对海洋平台振动主动控制作动器的布置问题进行了优化研究。研究中,采用可控Gramian矩阵作为优化配置准则,选取粒子群方法作为优化算法,仿真结果验证了本文方法的有效性。
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全文目录
摘要 3-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-16 1.1 研究目的与意义 9-10 1.2 海洋平台振动控制研究现状 10-14 1.2.1 被动控制技术 10-12 1.2.2 主动控制技术 12-14 1.2.3 半主动控制技术 14 1.2.4 混合控制技术 14 1.3 本文内容 14-16 第二章 海洋平台的低维动力学建模与主动控制 16-37 2.1 引言 16-17 2.2 海洋平台有限元模型 17-22 2.2.1 平台基本情况 17-18 2.2.2 有限元模型 18-21 2.2.3 状态方程 21-22 2.3 低维动力学建模 22-27 2.3.1 OKID 技术 22-26 2.3.2 ERA 方法 26-27 2.4 控制律的设计 27-29 2.5 数值仿真 29-36 2.5.1 低维模型仿真 29-32 2.5.2 主动控制仿真 32-36 2.6 本章小结 36-37 第三章 海洋平台的载荷识别与主动控制 37-60 3.1 引言 37-38 3.2 独立模态空间控制与模态滤波器 38-41 3.2.1 动力学方程 38 3.2.2 独立模态空间控制 38-40 3.2.3 模态滤波器的设计 40-41 3.3 离散变结构控制 41-46 3.3.1 切换面的设计 42-44 3.3.2 控制律的设计 44-46 3.4 数值仿真 46-59 3.4.1 模态滤波器仿真 46-49 3.4.2 转换面的确定 49 3.4.3 变结构控制和扰动力观测器仿真 49-59 3.5 本章小结 59-60 第四章 海洋平台振动控制作动器的位置优化 60-69 4.1 引言 60-62 4.2 优化准则 62-63 4.3 粒子群优化算法 63-64 4.4 数值仿真 64-68 4.5 本章小结 68-69 第五章 总结与展望 69-71 5.1 全文总结 69-70 5.2 主要创新点 70 5.3 研究展望 70-71 参考文献 71-79 致谢 79-81
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中图分类: > 数理科学和化学 > 力学 > 振动理论 > 减振、隔振理论
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