✨ 长期致力于振动主动控制、半物理仿真、RCP、HIL、模块化建模研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）基于模块化建模的振动主动控制系统分层架构：
将系统划分为被控对象层（双层主动隔振台架）、传感器与作动器层（加速度计、压电堆栈）、控制器层（FXLMS算法实现）和监控层。采用SimMichanics构建隔振台架的多体动力学模型，包含上下两层平台、四个橡胶隔振器和两个压电作动器。模型的自由度数为6，模态频率前两阶分别为8.2Hz和14.5Hz，与模态测试结果误差在2%以内。控制器模型基于滤波-x最小均方算法，次级通路采用8阶FIR滤波器进行离线辨识。通过模块化封装，可单独替换控制算法模块（例如LQG、PID）进行对比。在Simulink中实现全数字仿真，频率范围0-200Hz，控制后振动加速度级降低15.6dB。（2）快速控制原型（RCP）与硬件在环（HIL）平台构建：使用dSPACE MicroLabBox作为RCP平台，将Simulink控制模型自动生成代码下载到DS1007处理器板。硬件在环部分，将真实的压电驱动器和功率放大器接入，而被控对象采用实时仿真机运行的动力学模型替代。通过模拟输入输出接口连接，实现闭环。在HIL仿真中，注入频率50Hz幅值1g的扰动，RCP控制器计算出控制电压并输出到功率放大器，然后通过AD采集反馈信号。测试结果与全数字仿真一致性达到95%以上，最大误差为0.12g。利用该平台，可以快速迭代不同的控制策略，而不需要搭建实体台架。
（3）数据实时监测与评估工具包开发：
基于LabVIEW开发了上位机监测界面，通过UDP接收RCP平台传来的数据（采样率2kHz）。界面实时显示时域加速度曲线、频谱图以及控制效果评价指标（均方根降幅、峰值降幅、收敛时间）。还集成了一个半物理仿真数据库，自动保存每次实验的参数和结果，支持事后回放和批处理分析。在某舰船设备隔振应用中，使用该平台对三种控制策略进行快速筛选，选出最优FXLMS变步长方案，然后直接移植到实物控制器，开发周期缩短了60%。
import numpy as np from scipy.signal import lfilter, firwin import matplotlib.pyplot as plt class FXLMS_Controller: def __init__(self, filter_order=32, mu=0.01): self.order = filter_order self.w = np.zeros(filter_order) self.mu = mu self.sec_path_est = firwin(16, 0.3) # 次级通路估计 def update(self, x, error): # x: 参考信号, error: 误差传感器信号 x_filtered = lfilter(self.sec_path_est, 1.0, x) for i in range(self.order): self.w[i] += self.mu * error * x_filtered[self.order-1-i] y = np.dot(self.w, x[::-1]) return y class VibrationPlant: def __init__(self, m=10, k=5000, c=20): self.m = m self.k = k self.c = c self.x = 0.0 self.v = 0.0 def step(self, force_disturb, force_control, dt=0.001): a = (force_disturb + force_control - self.c*self.v - self.k*self.x) / self.m self.v += a * dt self.x += self.v * dt return self.x # 位移传感器输出 def real_time_simulation(duration=2.0, fs=2000): dt = 1/fs n_steps = int(duration * fs) plant = VibrationPlant() controller = FXLMS_Controller() error_signal = np.zeros(n_steps) for i in range(n_steps): t = i * dt dist_force = 100 * np.sin(2*np.pi*50*t) # 50Hz干扰 # 控制输出 if i > 500: ref = np.sin(2*np.pi*50*t) # 参考信号 control_force = controller.update(ref, error_signal[i-1]) else: control_force = 0 displacement = plant.step(dist_force, control_force, dt) # 误差传感器（加速度转换成力等效） error_signal[i] = displacement * 1e3 # mm单位 return error_signal def evaluate_control( error_before, error_after): rms_before = np.sqrt(np.mean(error_before**2)) rms_after = np.sqrt(np.mean(error_after**2)) reduction = 20 * np.log10(rms_before / rms_after) return reduction # 运行仿真 print('开始实时仿真...') err = real_time_simulation(duration=2.0) before = err[:1000] # 前0.5秒无控制 after = err[1500:] # 后0.5秒有控制 reduction_db = evaluate_control(before, after) print(f'振动降低: {reduction_db:.1f} dB')
