星载天线结构振动控制：神经网络预测方法与失谐影响

"弱耦合星载天线结构振动神经网络预测控制 (2010年)" 本文主要探讨了弱耦合星载天线结构的振动控制问题，通过建立该结构的有限元计算模型来分析其动力学特性。有限元方法是工程领域中广泛使用的数值分析工具，它能够将复杂结构分解成多个简单的元素，从而简化计算，模拟结构的受力和变形情况。在星载天线结构中，这种方法特别重要，因为卫星在太空中的工作环境极其苛刻，任何微小的振动都可能影响到天线的工作性能和通信质量。 作者在研究中首先分析了结构失谐前后的动力学特性。失谐是指结构的物理参数如质量、刚度等偏离了设计值，这可能导致结构振动模式的变化，甚至产生模态局部化现象。模态局部化是指原本均匀分布的振动能量集中在结构的特定区域，这会显著加剧局部振动，影响结构的稳定性。 针对失谐前后的结构，研究者应用了神经网络预测（NNP）控制方法来进行振动控制。神经网络是一种模仿人脑神经元网络的计算模型，它具有强大的非线性映射能力和自我学习能力，能适应复杂的系统行为。NNP控制方法能够根据已知数据预测未来状态，从而实现对结构振动的有效抑制。 同时，研究还对比了NNP控制方法与传统的二次线性最优控制（LQR）方法。LQR是一种广泛应用的控制策略，通过最小化一个性能指标来优化控制器的设计。然而，对于失谐结构，LQR可能会因模型失配而导致控制效果下降。相比之下，NNP控制方法显示出更好的鲁棒性，即使在结构失谐导致模型不匹配的情况下，仍然能够有效地抑制振动。 仿真实验结果显示，微小的结构失谐可以显著改变弱耦合星载天线的振动特性，导致模态局部化。NNP控制方法在抑制这种振动方面表现优越，优于LQR方法。因此，作者强调，在进行此类结构的振动主动控制时，必须充分考虑结构失谐的影响，选择适当的控制策略。 关键词：弱耦合天线结构；有限元模型；失谐；动力学特性；神经网络预测控制；模态局部化 这篇论文属于自然科学领域，具体是结构动力学和控制理论的应用。它对理解和改善卫星天线结构的振动控制技术提供了重要的理论依据，对于提高卫星通信系统的稳定性和可靠性具有实际意义。