自供电主动振动控制：概念、建模与测试

工程11（2022）126研究土木工程-文章自供电主动振动控制：概念、建模与测试李金洋a，朱松业a，b，a香港理工大学土木及环境工程系，中国香港b香港理工大学国家轨道交通电气化及自动化工程技术研究中心（香港分中心），香港999077阿提奇莱因福奥文章历史记录：收到2020年2020年11月30日修订2021年3月9日接受2021年6月30日在线提供保留字：自供电主动振动控制能量采集Skyhook控制功率均衡智能控制A B S T R A C T尽管主动振动控制技术具有优越的控制性能，但由于其在控制大型结构时需要大量的功率，因此在某些工程领域不能广泛应用。作为一个创新的解决方案，这一问题，一个前所未有的自供电主动振动控制系统的发展，在这项研究中。文中介绍了该系统的拓扑设计、工作原理和功率流.通过对振动控制过程的详细功率流分析，证实了系统的自供电能力。设计了一种自供电主动控制作动器，并将其应用于缩比主动隔振平台。通过一系列的理论分析、数值计算和实验研究，验证了该创新系统的可行性和有效性所提出的系统的设置和控制策略可以很容易地扩展到各种工程领域中的多样化的主动振动控制应用。©2021 THE COUNTORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇CCBY-NC-ND许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）中找到。1. 介绍振动控制（也称为振动抑制或隔离）是指一系列用于保护主要结构或系统免受动态载荷引起的过度振动的技术振动控制广泛应用于航空航天、机械和民用结构的噪声控制[1]、车辆悬挂相关应用[2，3]、卫星振动抑制[4]以及大型民用基础设施的极端地震和台风防护[5]。现有的振动控制技术一般分为被动、半主动或主动技术[6]，每种技术都有其独特的优点和缺点。被动控制装置不需要任何反馈系统和动力输入，通过改变固有结构特性和/或耗散结构动能来抑制不希望的振动相比之下，主动控制通过基于反馈信号施加优化的主动控制力来提供最佳的控制性能然而，其高功率需求阻碍了其在控制大型结构（例如，民用基础设施），特别是考虑到偏远地区的电力供应有限。半主动控制介于被动控制和主动控制之间;它通常可以实现更有效的控制*通讯作者。电子邮件地址：songye. polyu.edu.hk（S. Zhu）。其控制性能比其无源对应物高，但比其有源对应物消耗更少的输入功率表1总结了三种振动控制技术的传统观点。然而，这些传统的观点正日益受到结构振动控制领域最新技术发展的挑战。例如，被动和半主动控制的功率需求最近通过新兴的基于振动的能量收集技术被重新定义同时具有减振和能量收集功能的双功能阻尼器的引入，展示了被动阻尼器从能量耗散模式到能量再生模式（即，从零到负功耗），其中电磁（EM）阻尼器能够将动能转换为电能，并且后者进一步存储在电容器或可充电电池中以供以后使用[7，8]。考虑到在现有振动控制装置（例如EM质量阻尼器或驱动器系统[9，10]、EM分流阻尼器[11]和EM惯性阻尼器[12，13]）中采用EM阻尼器，可以在各种振动控制应用中方便地引入这种能量收集范例。例如，能量再生调谐质量阻尼器（TMD）已通过结合经典TMD和能量收集被动阻尼器[7，14]开发用于高层建筑。Zhang等人[15]回顾了能量再生减振器的最新发展和研究。能量再生制动系统https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.03.0222095-8099/©2021 THE COMEORS.由爱思唯尔有限公司代表中国工程院和高等教育出版社有限公司出版。这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表工程杂志首页：www.elsevier.com/locate/engJ. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126127表1不同类型振动控制技术的比较类别控制性能需要反馈系统功耗常规？新兴被动低没有零？负半主动介质是的介质？自供电活性高是的高？？电动车辆代表了这种能量收集被动阻尼装置的另一个重要应用领域[16研究人员也开始探索自供电半主动振动控制技术。例如，Cho etal.[20]提出了磁流变（MR）阻尼器和EM感应装置的组合，其中后者用作前者的动力源。这种自供电半主动控制系统后来在实验室实验中在全尺寸电缆上进行了测试[21]。Chen和Liao[22]通过集成EM和MR组件进一步升级了上述原型，并通过实验验证了该系统发展自供电主动振动控制提出了一个更具革命性和挑战性的任务。现有的尝试主要集中在两个战略上。第一种涉及使用两个单独的单元来执行能量收集和主动控制功能，类似于上述半主动解决方案。Scruggs和Iwan[23]提出了一种能量再生驱动网络，该网络从一个位置提取振动能量并将其应用于另一个位置。Suda等人[24]探索了一种自供电主动车辆悬架，其具有安装在主悬架中的能量收集电机和安装在二次悬架中的另一个主动EM致动器。第二种策略涉及在被动（能量收集）和主动（能量消耗）模式下交替地操作控制装置。Nakano和Suda[25]随后将相同的系统设计（参考文献[24]）应用于卡车驾驶室的悬架。Tang和Zuo[26]利用有源TMD开发了限幅然而，在这两种策略中，主动控制仍然需要依赖于额外的动力源;否则，不能充分产生主动控制力。因此，这两种控制策略中的一种可以看作是一种真正的自供电主动振动控制策略。一个真正的自供电主动振动控制系统的可行性仍有待证明。因此，我们应该首先重新审视主动振动控制系统中的功率流 图图1示出了在振动隔离系统中使用主动控制致动器产生的代表性力-速度关系。如果曲线在第一和第三象限中，则有源致动器的瞬态功率为正（即，功率采集），而如果曲线在第二和第四象限中，则瞬态功率为负（即，耗电）。因此，如果第一和第三象限的封闭面积大于其他两个象限的封闭面积，则净输出功率将为正（图10）。①的人。我们能把这个结论推广到一般的振动控制情况吗？值得注意的是，主动振动控制是指结构控制技术的一个特殊为了防止任何控制不稳定性问题，注入到主结构中的总能量（即，负的净输出能量），尽管负的瞬态功率流是允许的。因此，从理论上讲，主动控制可以自供能，如果瞬态输出功率可以有效地存储和利用，随后在振动周期。实现这样一个概念，肯定会涉及更多的挑战，也会比上述理想情况更加复杂，但从未进行过探索。本文首次尝试研制一种新型的自供电主动振动控制系统。本文首先介绍了该系统的拓扑结构、工作原理和功耗分析。然后在主动隔振台上采用经典的天棚控制算法实现了该系统。随后，通过数值和实验研究，成功地验证了主动控制性能和自供电的可行性。2. 自供电主动作动器设计2.1. 系统拓扑图图2示出了在地震激励下具有所提出的自供电主动控制致动器的单自由度（SDOF）隔振系统。自供电主动控制系统包括四个模块：EM致动器、具有可充电电池的基于H桥的电力电子电路、微控制器单元（MCU）和传感系统。EM致动器可以产生与大型结构兼容的控制力[27，28]。在电路模型中，EM致动器由反电动势（EMF，Vm）以及线圈的内部电阻器（R0）和电感器（L0）表示EM致动器的相对运动产生EMF，而通过EM致动器的电流（i）产生控制力（F_c）。Vm¼Kem·x_-x_gFcv-Kem·ið1ÞFig. 1.主动隔振系统中典型的控制力-速度关系。Q：象限。其中，Kem是电机常数，其仅取决于EM致动器的性质;x_和x_g分别是结构和地面的绝对速度;并且x_-x_g表示EM致动器经历的相对速度F的负号表示正电流将在孤立质量上产生向下的力（mh）。MCU根据接收到的传感信号确定目标控制力，并将其转换为脉宽调制（PWM）信号以操纵H桥电路。在这项研究中，一个开源的MCU平台（Arduino Uno），以实现数据传感和采集，数据处理，控制算法执行和数据输出的集成功能。.J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126128·Dt¼2R总R总CtrlR总DtR总图二、所提出的自供电主动控制系统的示意图mh：主体结构的隔离质量;kh：主体结构的刚度;ch：主体结构的阻尼系数; Acc：加速度; Vel：速度;Fcnc：控制力; A和B：EM器件的两个节点;M1-M4：四个https://www.arduino.cc/模拟传感信号（包括在这项研究中的绝对和相对速度）的收集和数字化，通过板载的模拟数字（A/D）转换器。然后，通过基于C语言的嵌入式集成开发环境（IDE）将控制算法代码上传到Arduino，由其确定PWM信号的占空比。H桥电路允许双向功率流，从而用作典型的开关模式整流器[29]。虽然传统上用于电机驱动器电路，但H桥电路最近在能量收集领域引起了兴趣[30]。Liu等人[31]采用了使用PWM波控制的H桥电路，以提高压电材料的能量收集效率。类似的H桥接口用于调整EM能量收集器以提高能量收集效率[32，33]。Hsieh等人[29]通过模拟各种电阻并实现半主动天钩控制，在能量再生悬架系统中采用H桥拓扑结构。在这项研究中，H桥电路作为一个致动器驱动器和能量收集电路。如图2所示，H桥电源电路是EM致动器和可充电电池之间的接口，控制电池的充电和放电。H桥电路包括四个金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）。两个对角MOSFET组，即M1-M4四个N型MOSFET（即，N-MOS）在本研究中被采用，并且超过对角线组在“开”和“关”之间交替因此，Sig 1和Sig 2的占空比（D1和D2）应满足近似关系D1+D2= 1。如果PWM信号的开关周期是TPWM=1/FPWM，其中FPWM是PWM频率，那么M1和M4在（信号1高），M2和M3在T1=TPWMD1期间关闭（信号2低）。因此，节点A连接到电源的正极引脚，节点B接地。当控制信号在PWM周期中翻转时，在t2=TPWM·（1-D1）的剩余持续时间内， Sig 1如果假设致动器和电感器中的电流（iVm-Vbatt-iRtotal-L0di¼0;当0tt1时 ，<h1;如果l>0，则为1li使用MATLAB Simulink工具生成仿真结果-2 2D12>：h1l1我ð9Þ图4示出了根据本发明的一个实施例的在图1中示出的实施例中示出的在图1中示出的实施例中示出的在图2中示出的实施例中示出的在图1中示出的实施例中示出的实施例之间的关系的示意图。控制力（-由EM执行器控制。如使用Eq. 在等式（5）中，分别对应于D1= 0和1的上界和下界限定了控制力的可实现范围。在此范围内的任何所需的主动控制力都可以通过相应地调节D1来产生。通过采用较大的电源电 压（ Vbatt ） 、较 大的 电动 机常 数（ Kem ） 和减 小的 电路 电阻（Rtotal），可以增大控制力的可实现范围。2.3. 功率分析其中l=Vm/Vbatt。电流（i）的相应条件在EM致动器中的流动可以使用方程（（八）、Vm=i>R total图3中的绿色阴影区域示出了当l> 0时导出的功率收集范围（即，Vm> 0）。替换Eqs。（1）和（4）的方程。（10）导致以下结果力-速度关系中的功率收集条件0-Fctrl=x_-x_gK2=Rtotal11图4中的绿色阴影区域表示致动器力-速度平面中的功率收集区边界已定义由斜率为K2=Rtotal的直线表示，在本节中，讨论EM致动器和可充电电池之间的功率流。在短的PWM周期内，在EM致动器中流动的电流（i），其在等式2中定义。（4），保持几乎恒定;电池中的电流具有相同的幅度，但由于H桥电路的切换而在两个方向上流动。因此，如果EM actuator中的电流（i）为正（从右到左），则电池分别在t1和t2功率收集或消耗取决于t1和t2的相对持续时间。因此，在本发明中，D1= 0.5的占空比与图1相比，由于总电路电阻（Rtotal），功率收集区从第一和第三象限减少到两个扇区可以扩大功率收集的最小R 总 值（即，图4中的绿色）区域是期望的。然而，力-速度关系并不总是落在绿色区域。为了实现自供电主动振动控制系统，平均输出功率应在给定的时间内保持为正。图3.第三章。执行器电流与控制信号占空比（D1）之间的关系l=Vm/V电池J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126130pnhhhp¼ þem联系我们 c天空1--天空x_21800m€xcx_kx¼cx_X射线衍一c天空1-采用经典的天钩控制来确定主动控制力，天钩控制代表了理想的隔振效果，并使用假设的粘性阻尼器将簧上质量连接到固定天花板[34]Fcv-cskyx_;1.15mm其中csky表示假设阻尼器的阻尼系数。主动控制性能随着csky的增大而提高。不同的天空值被认为是在这项研究中，以实现不同水平的控制性能。因此，具有天钩控制器的隔震结构的传递率函数（H）可以推导如下：H<$X<$12fhr jð16ÞXg1-r22fhfskyr j见图4。在主动控制力与作动器相对速度的平面上划分功率消耗区和功率收集区。式中，X和Xg分别为x和xg的傅里叶变换; r = x/xn为地震动频率（x）与自然频率的比值。频率为的主机结构（x）k=m）; fh<$ch= 2 mhkh和fsky<$csky= 2 m h k h分别为结构阻尼和天钩控制所贡献的阻尼比。;和jp是想象力的单位。P<$1ZtVi2D一维tCombinin n¼gEq-s. （5）和（15）提供了所需的占空比，产生目标控制力。121/4吨棉絮1-1·ðÞD1Kemx_-x_ g-cskyx_Rtotal=Kemð17Þ图4中的虚线环表示代表性的控制12。force–velocity 只要原力2V电池如果速度环覆盖的绿色区域比黄色区域多可充电电池将采集的电力暂时存储在绿色区域中，并在黄色区域中重新使用该电力以产生主动控制力。值得注意的是，上述推导是基于这样的假设，即结构振动频率显著低于H桥的开关频率;前者通常在小于1赫兹到数百赫兹的范围内，而后者通常超过数千赫兹。否则，通过所提出的设置将无法成功实现控制力。3. 自供电作动器采用所提出的自供电主动作动器的单自由度隔振系统（图1）. （2）数值模拟产生的占空比（D1）然后传递到H桥电路，以提供天钩控制所需的控制力。虽然本研究只采用了天棚控制，但所提出的方法可以很容易地应用于任何其他主动控制算法。图图5示出了整个主动控制系统的框图，包括主结构的状态空间模型、理想天钩控制、用于确定占空比的前馈控制算法、H桥电路和EM致动器。在addi-灰的EM 力，寄生力的EM致动器被认为是sidered在这个图。电磁驱动器施加在主体结构上的总控制力形成闭环。当单自由度结构受到简谐地面激励时，其中GA代表地面运动的振幅，瞬时输出功率可以通过子-替代Eqs.（1）、（4）、（15）和（16）转化为等式（八）：并通过实验验证了振动控制和功率性能。- 是的采用天棚控制算法确定主动控制力。“的 。 1ΣHc2R共计#K23.1. 数值建模与控制算法图1所示的单自由度结构的运动方程。 2可以表示为其中H是等式中的传递函数。（十六）、因此，一个振动周期内的平均输出功率（传递到电池或从电池消耗的能量）可以计算为：1ZTHHHH GH GCtrl不01G2jHj2“。1人c2HR共计#其中mh、ch和kh分别表示隔震结构的质量、阻尼和刚度系数;x、x_和αx分别为结构的绝对位移、速度和加速度;xg和x_g分别为地面输入位移和速度;Fω为主动控制力。上述方程可以用状态空间形式重写为：其中T= 2p/x是谐波激励的周期。图6显示了整个自供电主动隔振系统在MATLAB Simulink中建模。机械和电气元件的主要参数根据实验中使用的参数进行建模仿真PWM free-频率为2 kHz，Simulink的计算时间步长为联系我们0 1-kh=mh-ch=mhΣΣxΣþΣ01=mh0.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000[hxg][hxg][hxg]01=mhK€xx_Fð13Þ联系我们Pt·dt¼天空-ð19Þ2X22emJ. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126131Fð14Þ模型被设置为 10- 6 s ，以确保每个占空比内有足够的点。通过数值模拟验证了理论 分 析 结果，并指导了实验室的实验设计.J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126132图五.框图显示了自供电主动隔振系统与天棚控制算法。A、B、C、D、z、u和y分别表示状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵、前馈矩阵、状态向量、输入向量和输出向量;cp是寄生阻尼系数。见图6。自供能主动隔振系统的Simulink模型。Fcn：MATLAB函数模块; tgt：目标; DC：占空比; PID：J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126133××3.2. 实验装置图7示出了用于主动隔振板的实验装置（即，SDOF系统）。三个主要组成部分（即，控制模块、H桥模块和SDOF系统）用灰色矩形突出显示。隔振板由一个质量板（图8中的#4）组成，由四个垂直弹簧（#2）悬挂，代表一个在垂直方向上振荡的SDOF结构来自信号发生器的输入用设计的地震动激励单自由度结构。在质量板和振动台之间安装EM电机，用作控制致动器（图1中的EM电机B）。 8）。使用安装在质量板上的两个加速度计测量质量板的绝对加速度随后通过使用抗混叠信号的实时积分来获得绝对速度。使用另一个EM电机测量隔离质量板和振动台之间的相对速度，该EM电机表示为感测电机（即，图中的EM电机A 8）。考虑到顶板与振动台刚性连接，两个EM电机彼此平行安装，并经历相同的相对速度。此外，通过测量小值感测电阻器（Rs= 1Ω）两端的电压差来记录EM控制电机中流动的电流所采用的MCU是具有ATmega328（美国）微控制器（时钟速度为16MHz）的Arduino Uno板（意大利），14个数字输入/输出（I/O）引脚和4个模拟输入引脚。其典型功耗约为250 mW。 通过使用其他低功耗MCU，例如Arduino Pro mini（意大利），甚至是删除所有不必要部件和功能的定制MCU，可以显著降低功耗。质量板的上述绝对速度、EM感测电机的开路电压和电路中的电流由MCU以200 Hz的采样频率感测。MCU处理感测数据并执行图1和图2中的“MCU”块中所示的控制算法。5和6.控制算法在Arduino AG提供的基于开源C语言的IDE中编码。MCU以2 kHz的开关频率输出具有确定占空比（D1）对应于500微秒的PWM周期。EM控制电动机的两个节点，表示为节点A和节点B。图中的B。图2、7和8所示的电池组连接到H桥电路，从而连接到可充电电池组。图9显示了印刷电路板（PCB）布局和承载H桥电路的制造PCB（35 mm × 60 mm）的照片。H桥包括四个N-MOS，通过全桥驱动器控制，如图7所示。该全桥驱动器主要用于触发源极引脚电压波动较大的高端MOSFET。全桥驱动器接收来自MCU的PWM信号。图7中R1的值控制两个反相PWM信号之间的死区时间，从而防止短路。根据用户手册，R1= 10 kO，在本研究中选择的，对应于0.5Ls的死区时间。电池组包括三个连接在一起的Ni-MH电池。见图7。实验装置概述。HIP 4082芯片的16个引脚的含义可以在相应的数据表https://www.renesas.com/www/doc/technheet/hip4082.pdf中找到（AHB和BHB：A和B节点的高端自举电源;AHS和BHS：A和B节点的高端源极连接;AHI、BHI、ALI、BLI、AHO、BHO、ALO和BLO：A和B节点的高端和低端输入和输出;VSS和VDD：分别为控制逻辑和下栅极驱动器提供负电源和正电源;DEL：导通延迟; DIS：禁用输入; GND：接地; VCC：电压共集电极;R1：10 kX电阻器）。J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126134··见图8。(a)照片和（b）隔振台实验装置示意图。1：顶板; 2：弹簧; 3：测力传感器; 4：质量板; 5：EM电机A（感测）; 6：夹具; 7：加速度计; 8：EM电机B（致动）; 9：底板。见图9。H桥模块。(a)PCB布局和（b）PCB原型的图像。香港理工大学土木及环境工程系。系列，提供12 V的标称电压在电路中增加了一个附加电感器，以增加电机电感（L0）并使电流曲线平滑。除了在反馈控制中使用的传感信号外，还安装了更多的传感器来评估振动控制和功率性能。安装了一个附加的加速度计来测量振动台的输入加速度用两个激光使用测压元件测量EM致动器的控制力使用数据采集系统以10 kHz的采样频率收集感测数据同时，使用单独的数据采集系统以高达100 kHz的采样频率测量电池的充电和放电电流，该采样频率是PWM开关频率的50倍;这使得能够确定PWM信号的占空比。实验装置的主要参数总结见表2，而主要设备和项目的型号见表3。隔振台在恒定加速度幅值为0.18g、激励频率为3两个阻尼系数，csky= 20和40N·s·m-1，分别在天钩控制器中实现。在这些测试场景中评估了振动控制和功率性能。3.3. 时延影响图10显示了实验和目标EM控制力之间的比较。前者使用Eq. （1）和被测电机电流，而后者是乘积的质量板的测量的绝对速度和系数csky= 40 N s m-1。尽管实验控制力与目标控制力的幅度非常接近，在该com中可以观察到s=0.01 s的近似时间延迟- 是的这种延迟可能是由于数据处理，其中涉及采样、A/D转换、传输、同步和控制算法执行。减轻时间延迟的影响的典型方法是使用补偿器（例如比例-积分-微分（PID）控制器）。然而，在控制算法中没有实施补偿器，因为在本研究中时间延迟的影响是微不足道考虑到主动控制力的时滞，方程中的理论传递率函数（16）可以改写为J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126135n阿努n···x22fx xjx2-x220Þ时间延迟的影响是频率相关的，因此在高频激励下变得更加显著。在Simulink模型中加入了控制力作用于主机表2被测主动隔振系统的主要参数。项目参数符号值单自由度结构质量amh1.5 kg刚度kh3100 N·m-1阻尼系数ch2.86N·s·m-1结构，如图6所示（左下模块）。理论传递率公式和考虑时滞的数值模型更真实地描述了主动隔振系统的动力学特性，计算结果与实验数据吻合较角固有频率xn45.46 rad s-1（~7.23赫兹）c3.4. 功率分析EM电机A（传感）EM电机B（控制）电动机常数Kem，A7.474V·s·m-1（或N/A）、电机长度S电机64 mm外壳长度S外壳55 mm电机常数Kem，B41V·s·m-1（或N/A）电机内阻R0，B5. 5X电机电感L0，B0.012 H图图11示出了通过EM致动器和可再充电电池的电流的时间历程，以及在实验情况下计算的功率流，其中天棚系数为csky = 40 N s m-1，激励频率为5 Hz。图中的绿色虚线。 11（a）表示EMF除以电路电阻R总。因此，相应的阴影区域寄生阻尼系数bcp30N·s·m-1表示根据等式2的能量收集区域。（十一）、EM致动器交替地在动力收集和动力转换中操作Circuit Added inductanceL0，added 0.1 H Sensing resistanceRs1X总阻力R总计16XArduino Uno ATmega328f时钟 16 MHz当致动器电流分别落在阴影区域内和阴影区域外时的功耗模式。红色垂直虚线标记致动器电流的交点（即，橙色虚线）和能量收集区域（即，绿色）。标称功率消费PMCU250 mW这些垂直线将整个时间历史划分为“收获”和“电力消耗”区域，如图所示，a总质量包括隔离板、EM电机的运动部件、加速度计和安装在板上的其他辅助元件的质量b寄生阻尼系数代表开路EM电机的固有阻尼。寄生阻尼也影响系统动态特性行为。c1 rad =180°/p。表3实验中使用的设备和物品的型号产品零件编号加速度计B K 4370（丹麦）数据采集系统（高频）TiePie HS5（荷兰）数据采集系统（低频）KYOWA，EDX-100 A（日本）EM motor A（sensing）Baldor LMNM 2 - 1F 5 - 1F 1（美国）EM motor B（control）VCM Tech Co.（中国）全桥驱动器HIP 4082（日本）Inductor Hammond 195T5（加拿大）激光位移传感器KEYENCE，LK-50（日本）MCU Arduino Uno（意大利）镍氢电池Varta（爱尔兰）N-MOS IRF 840 A（美国）振动台APS 420（美国）信号转换器（抗混叠）KD5008C（中国）图 11（a）. 蓝色虚线示出了计算为电池电流和电压的乘积的电池功率;瞬时正功率和负功率分别表示功率收集和功率消耗过程 如果电池电流以高频率切换方向（充电和放电），则图1中所示的功率为 11（a）是每0.002 s（大约四个PWM周期）的平均功率。计算的瞬时功率等于零的点在图中用垂直红线划分。通常，功率收集区域中的致动器电流在绿色阴影区域内，电池的瞬时功率为正（能量收集）;相反，功率消耗区域中的致动器电流在阴影区域外，电池的瞬时瞬时功率为负（能量消耗）。图11（b）具体地显示了与图11（a）中的电池电流对应的时域中的电池电流。电池中的电流（即，灰色实线）以该频率切换方向（即，2kHz）;每个PWM周期内的分别表示电池的充电和放电过程的正电流和负电流具有几乎相等的幅度，而EM致动器中的电流（即，橙色见图10。在时域中比较测量和目标控制力（csky= 40 N·s·m-1，激励频率f= 5 Hz，采样频率fsample= 10 kHz）。实验：实验性。HJ. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126136--····见图11。电动机与可充电电池在时域内的能量交换（csky= 40 N·s·m-1，f= 5 Hz）：（a）致动器电流和电池功率流;（b）致动器电流和电池电流，其中分配的窗口指示能量消耗和能量收集位置;以及（c）放大的窗口示出能量消耗（①）和能量收集（②）的细节。虚线）在振动频率下缓慢变化（即，5Hz）。EM致动器电流在一侧近似地描绘电池电流，因为致动器电流在PWM周期中在两个相反方向上交替地连接到两个代表性的时间窗口，在图1和图2中表示为①和②。图11（b）和（c）中所示的两个区域是从电力消耗区域和电力收集区域中选择的。在所选窗口中的一个PWM周期内测量的电池电流的变化在图1中的放大视图中详细示出。 11（c）. 正电流和负电流分别对应于电池的充电和放电状态正、负部分均为平坦的，振幅几乎相等在窗口①，负电流持续时间比正电流长（D1= 42%），反映了能量消耗效应。在窗口②，正电流持续时间比负电流长（D1= 54%），导致能量收集效应。放大的窗口还显示，平滑的致动器电流近似等于电池电流的振幅，尽管后者表现出更显著的波动。图图12显示了控制力与EM相对速度的实验和模拟关系图致动器中获得的两个代表性的实验情况下，与图。 12（a）csky= 40N s m-1，f = 3 Hz; 12（b）c天空= 40 N s m-1，f = 7 Hz，分别对应于能量消耗和能量收集场景。使用测压元件直接测量的总阻尼力包括EM和寄生阻尼力。前者是一种控制力，而后者是无法控制的。实验EM控制力是基于测量的致动器电流使用方程计算（一）. 一般而言，模拟的电磁力与实验电磁力一致，证明了第3.3节中考虑时间延迟效应的数值模型的准确性。图1所示的瞬时功率收集和功率消耗区域。 4也在图中突出显示。12个。椭圆形的控制力-速度回路图。图12（a）和图12（b）中所示的两个点穿过功率收集区和功率消耗区。图12（a）中椭圆形的力-速度环的大部分根据等式（11），在这种情况下的平均输出功率（P）估计为80和59mW的实验和数值结果，分别证明，主动EM致动器消耗的能量的整体。相反，图12（b）所示的环主要位于绿色区域J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）1261372见图12。实验结果显示能量收集和能量耗散的范围。(a)能量收集（csky= 40 N·s·m-1，f= 3 Hz）;（b）能量消耗（csky= 40N·s·m-1，f= 7 Hz）。Sim：模拟; p1和p2与图2中标记的两个点相匹配。 13和14号。阴影区。由实验和数值计算得到的平均输出功率分别为8和3.6mW。正输出功率表明主动控制的致动器总体上收获了能量。图13绘制了在所有情况下获得的平均输出功率的理论、模拟和实验结果。使用Eq. （十九）、三个结果之间令人满意的协议验证了理论和数值模型的有效性。一般情况下，随着天棚阻尼系数csky的增大，隔振性能提高，但平均输出功率降低。图13中的两个点p1和p2分别对应于3 Hz和7 Hz，与图14和15中的力-速度图相匹配。12（a）和（b）。在6-10Hz的共振频率范围内然而，在低频范围内（r0.7），主动隔振系统运行在一个耗能模式。当频率比r> 2.07时，虽然理论结果预言了正的输出功率，但数值和实验结果表明，由于H-型晶体中的额外功率损耗，输出功率略小于零。桥式电路图十三.天棚控制主动隔振系统的平均输出功率。理论上的因此，在所有的实验情况下，没有实现自供电功能。这种情况可以通过最小化电路的总电阻（Rtotal）来改善，这将扩大图13中的功率收集区。此外，在共振区域中，非常需要优越的主动控制性能，而在共振区域之外，隔振性能变得对csky不太敏感。因此，可以采用较低的csky值来实现能量与谐振区域之外的振动控制性能之间的折衷前述功率平衡讨论仅考虑EM致动器的瞬时功率。未考虑传感器和MCU的额外功耗。然而，只有一个小规模的结构进行了测试，在这个概念验证研究。在大规模结构控制应用中，与结构的瞬时振动功率3.5. 控制性能图14示出了在各种条件下的理论和实验研究中获得的主动隔震结构的传递率曲线。绿色实线表示只有寄生阻尼的不受控基线情况。黑色虚线表示被动控制组的传递率曲线，带有被动粘滞阻尼器（csky= 20和40N·s·m-1）图十四岁天钩控制下的传递率曲线J. - Y. Li和S. 朱工程11（2022）126138····安装在结构和地面之间。红色虚线表示理想天钩操纵的理论曲线，如方程式（1）所（16），而蓝色的点划线表示天钩操纵的理论曲线，考虑到时间延迟效应，如方程（16）所定义。（20）.这两组的比较说明了时间延迟的轻微负面影响，特别是在高频范围内。此外，两个研究点（p1和p2）用粉红色圈出。在两个阻尼系数csky= 20和40 Nsm-1时，实验控制性能与理论性能符合得很好。这验证了成功的主动天钩控制性能。一般来说，主动天钩控制可以产生优于其被动对应物的隔离性能。 当csky= 40 Nsm-1时，透射率曲线上的共振峰变得不明显。4. 结论针对传统主动振动控制技术中的供电瓶颈问题，提出了一种新型的自供电主动振动控制策略。通过理论分析、数值计算和实验研究，对该控制策略的系统设计、工作机理、功率流、控制算法和性能进行将该系统应用于主动隔振系统，验证了在这项研究中获得的结果表明，操纵PWM控制信号的占空比，根据推导出的关系，不仅可以使目标主动控制力的准确生产，但也允许EM致动器交替地在不同的功率模式（功率收获或功率消耗）操作因此，一个真正的自供能主动隔振系统首次成功地实现了，经典的天棚隔振可以实现没有任何外部电源的EM致动器。虽然在这项研究中采用了天棚控制算法来说明自供电概念的可行性，但所提出的策略和设置提供了一种通用的解决方案，通过简单地修改传感信号和更新由MCU执行的控制算法代码，可以容易地扩展到具有通用主动控制算法的其他主动振动控制应用。因此，所提出的自供电策略可以在广泛的应用中对现有的主动振动控制技术产生深远的影响。致谢这项工作得到香港研究资助局的资助，资助项目包括“优才研究基金”项目（15214620及理大152246/18 E）、“研究影响力基金”项目（理大R5020-18），以及“国家自然科学基金委员会/研资局联合研究计划”项目（N_PolyU533/17及51761165022）。遵守道德操守准则Jin-Yang Li和Songye Zhu声明他们没有利益冲突或财务冲突需要披露。引用[1] 郭SM，摩根博士，有源噪声控制：教程综述。Proc IEEE 1999;87（6）：943-75.[2] 李 晓 刚.汽 车 悬 架 系 统的 设 计 .北 京 ： 机 械 工 程 出 版社 ， 1999. VehSyst Dyn1987;16（3）：167