模态控制范文
模态控制范文（精选9篇）
模态控制 第1篇
机械结构动态设计分为结构振动特性设计及结构振动响应设计,结构模态分析是结构振动特性设计的核心。多自由度系统振动时,同时有多阶模态存在,每阶振动模态可用一组模态参数来确定。通常,模态参数包括固有频率、固有振型、模态质量、模态刚度和模态阻尼比等,其中最重要的是频率、振型和阻尼比。模态参数对于改善结构动态特性有着重要的意义,对旋转机械进行模态分析是很有必要的[1~3]。
本文采用有限元分析法对电机联轴控制的旋转机械定转子进行了模态分析,较全面反映了整机的振动特性,并能根据仿真对可能形成的振动进行预测,为试验模态分析提供实际依据,从而实现设计方案的优化。
2 模型
电机联轴控制的旋转机械定转子的工作性能与其动态性能密切相关。根据实物,在ANSYS中建立了转子和定子的分析模型,如图1所示。
对于模型的模态计算,选择Block Lanczos法,并计算模型的10阶模态。Block Lanczos法具有求解精度高,计算速度快等优点,适合大型对称特征值求解问题。
3 结果与分析
通过模态分析,能够得到模型的各阶固有频率及振型。模态分析得到的结果是模型对激励的频率响应函数,各阶固有频率表示频响函数出现峰值的频率。
3.1转子模态分析
图2给出转子模型在第2、6、8及10阶模态的振型。转子的模态分析如表1所示。通过对前10阶固有频率振型研究可得,低阶模态时,转子为弯曲模态;高阶模态时,转子为扭转与弯曲模态。
图3中给出了转子模型中关键点的模态分析。可以看出,关键部位的模态与前述分析一致,低阶高阶模态区别明显,且存在明显稳态阶段。
3.2定子模态分析
图4给出定子模型在第2、6、8及10阶模态的振型。通过模态仿真得到定子的前10阶固有频率如表2所示。对前10阶固有频率振型研究可得,定子振动存在三个典型频率区域:低阶模态时定子为斜向摆振模态;较高阶模态时定子为扭转模态;高阶模态时定子为复合振动模态。
图5给出了定子模型关键点模态分析。可以看出,关键部位的模态明显出现三个典型频率区域,与前述分析一致。
4 结论
采用有限元模态分析法可以定性、定量且直观地得到电机联轴控制的旋转机械定转子结构的振型和频率,仿真结果对振动实验和定子结构优化具有指导意义。
参考文献
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模态控制 第2篇
模态复合命题与复合模态命题间真值关系考察
本文通过构造一个逻辑关系示意图,重点刻画了模态联言命题、模态选言命题与联言模态命题、选言模态命题之间所存的四个等值式、四个矛盾式和三十二个蕴涵式,这些等值式、矛盾式和蕴涵式都与人们的`实际思维密切联系,均可借助自然语言的实例得到直观理解,并在思维实践中加以运用.
作 者：徐阳春 作者单位：绍兴文理学院,浙江,绍兴,31刊 名：上饶师范学院学报英文刊名：JOURNAL OF SHANGRAO NORMAL COLLEGE年，卷(期)：22(1)分类号：B815关键词：逻辑 模态复合命题 复合模态命题 真值关系
模态控制 第3篇
悬臂式掘进机是矿井巷道掘进施工的主要机械设备, 但其操作仍然是采用人工手动方式, 司机劳动强度较大, 施工安全性很难得到保证。掘进机机器人化是解决该问题的途径之一, 也是煤矿机械设备向大型化、智能化、无人化方向发展的需要[1,2,3]。然而, 掘进机在地下掘进的过程中, 会受到许多不可预知因素的影响, 例如地质环境、左右驱动轮转速的差异等, 从而使掘进机不能按照预定的轨迹行走, 偏离巷道中线。鉴此, 本文提出了基于双模态结构的无人值守掘进机行走模糊控制策略, 实现了掘进机的方向调整、前行控制。
1 掘进机结构及原理
纵轴悬臂式掘进机主要由截割机构、铲板机构、机架、输送机、行走机构、液压及控制系统等部分组成, 基本结构如图1所示。行走机构工作原理:通过电控比例方向阀改变进入行走液压发动机的高压油流量, 调节行走液压发动机的转速;通过二级行星减速器将液压发动机输出的高转速低扭矩转换成为低转速高扭矩, 传递给左右侧行走驱动轮。当左右两侧驱动轮以相同速度且同方向驱动履带行走时, 可实现直线前进与后退;当两侧驱动轮以大小相等、方向相反的速度运转时, 掘进机可绕机身中心点作旋转运动[4,5]。
掘进机方向偏差示意图如图2所示。假设需要掘进的巷道中心线轨迹为曲线a1a2a3, 2个长方形代表掘进机的2条履带, r1, r2代表掘进机的2个行走驱动链轮, r3, r4代表掘进机的2个引导轮。
在掘进过程中, 要求掘进机按照掘进巷道的中心曲线轨迹行进。掘进施工程序:首先调整机身方向, 使2条履带的横向中线与待掘进巷道的中线相重合, 即与图2中线段a1a2相重合, 保证掘进机的行进方向对准目标, 满足成型截割的要求;然后按照巷道断面形状利用截割机构截割煤岩, 同时通过铲板机构和输送机将截割下来的煤岩碎块运送出去;最后向前移动, 完成1个掘进量。调整机身方向后, 可进入下一个施工程序, 循环进行, 直到完成整个巷道的掘进工作。
重复1次施工程序, 掘进机将向前行走1个掘进量, 因此, 掘进机的行走是非连续的, 其运行轨迹可用1个折线轨迹来描述, 相当于将巷道中心线轨迹离散化, 离散点之间的距离 (每段折线长度) 按最小掘进量来选取。根据掘进机的掘进施工程序, 可将人工每次操作掘进机向前行走的过程规划为掘进机机身方向调整、前行2个环节。
2 掘进机运动模型
2.1 机身方向调整数学模型
机身方向调整的主要目的是使掘进机的方位角等于目标方位角, 保证2条履带的横向中线与待掘进巷道中线相重合, 使其行走方向对准目标, 以满足下一段巷道成型截割的要求。掘进机的方位角为2条履带的横向中线与参考坐标系中x轴的夹角。目标方位角为掘进机下一段掘进方向与x轴的夹角, 如图2中a1a2延长线与x轴的夹角。要调整掘进机机身方向, 需要控制掘进机绕自身中心点旋转一个转向角βt, βt为掘进机的方位角与目标方位角之间的偏差。
掘进机转向控制方法:通过控制掘进机左右两侧液压发动机, 使得两侧驱动轮以大小相等、方向相反的速度运转, 实现掘进机原地旋转βt角度。
在原地旋转过程中, 哪一侧驱动轮正转、哪一侧驱动轮反转是由旋转角度βt的正负来决定的。当βt<0时, 掘进机逆时针旋转, 要求左侧驱动轮反转, 右侧驱动轮正转;当βt>0时, 掘进机顺时针旋转, 要求左侧驱动轮正转, 右侧驱动轮反转。
设掘进机机身中心O点与a1点重合 (图2) , 坐标为 (x1, y1) 。当掘进机从a1 (x1, y1) 点行进到a2 (x2, y2) 点时, 需要在a1点进行机身方向调整, 使其行走方向对准目标点a2 (x2, y2) , 则掘进机绕机身中心点O转动的转向角βt的计算公式推导如下。
设掘进机的长度为B1, 宽度为B2, 则
式中:OR为掘进机的回转半径, mm;OR1, OR2, OR3, OR4分别为掘进机机身中心点O与驱动轮和引导轮轴心之间的距离, mm;B1为掘进机的长度, mm;B2为掘进机的宽度, mm。
设掘进机以OR为半径旋转角度βt, 则对应的圆弧长度Da为
设掘进机左侧液压发动机正转使得该侧驱动轮速度为vl, 右侧液压发动机反转使得该侧驱动轮速度为-vr, 从而实现旋转。根据运动学的基本原理, 得到掘进机旋转的圆弧长度Da与线速度v的关系为
式中:t为掘进机旋转时间。
联解式 (2) 和式 (3) , 得转向角度βt与掘进机左右驱动轮速度的关系为
掘进机左右驱动轮的速度分别为
式中:d为2个驱动轮的直径;nl为左侧驱动轮的转速;nr为右侧驱动轮的转速。
联解式 (4) 、式 (5) , 得转向角度βt与掘进机驱动轮转速的关系为
由式 (6) 可知, 通过改变掘进机左右侧驱动轮的转速可使掘进机绕自身中心点O旋转βt角度。
根据掘进机液压行走驱动系统的原理, 由比例方向阀根据电控信号的大小调节阀门的开度, 改变进入液压发动机的流量大小, 实现对掘进机左右侧驱动轮转速的调节[6,7]。因此, 掘进机绕自身中心点旋转βt角度可通过调节比例方向阀的电控信号大小来完成。
2.2 掘进机前行运动模型
掘进机前进时, 要求左右侧驱动轮的转速相等且同方向, 即
掘进机运行距离为当前机身中心点和目标点之间的直线长度, 如图2中a1点与a2点之间的直线距离, 即
因此, 控制装置通过比例电磁阀控制掘进机的左右侧液压发动机, 使左右侧驱动轮的转速大小相等且方向相同, 驱动掘进机作直线前进。
掘进机前进时, 会遇到地质环境、左右驱动轮转速的差异等影响, 导致掘进机前进方向偏离目标。因此, 在掘进机前进时, 还需要实时调整机身方向。
3 基于模糊控制的掘进机行走控制算法
基于模糊控制的掘进机行走控制原理如图3所示。控制系统采用双模态控制结构, 由模型选择器、方向调整控制模块、前行控制模块组成。掘进机行走控制基本原理:模型选择器根据控制要求在线选择不同的模糊控制模块, 通过调节掘进机比例电磁阀的电控信号的大小, 改变左右两侧液压发动机和驱动轮的转速, 实现掘进机的行走控制。图3中, ed为掘进机机身中心点和目标点之间的直线距离偏差, 转向角βt为掘进机的方位角与目标方位角之间的偏差, 输出量为掘进机的比例电磁阀电控信号, Ul, Ur分别为左右两侧比例电磁阀的开度。
βt的变化范围取[-90°, 90°], 为了提高调节的速度和精确性, 将其模糊论域划分为βt={左大, 左中, 左小, 左微, 零, 右微, 右小, 右中, 右大}, 语言值取{LB, LM, LS, LT, ZE, RT, RS, RM, RB}。ed的模糊论域选取:掘进机每次行进的最大距离为每次的掘进量H, 为了提高速度调节的精确性, 当ed>80%H时, 按最大速度行进;当ed<20%H时, 按高速、中速、低速、停车进行调节。为此, 距离偏差的模糊论域划分为ed={零, 小, 中, 大}, 语言值取{Z0, PS, PM, PB}, ed的变化范围为[0, 20%H]。Ul, Ur的模糊论域选取:开度的变化范围为[-100%, 100%], 开度值的语言值取{NB, NM, NS, Z0, PS, PM, PB}, 7个模糊量分别代表阀门全关和正负方向上开度较小、开度较大和全开。
各模糊子集均采用三角形隶属函数, 分别如图4所示。
根据熟练掘进机操作员的驾驶经验, 应用IF A AND B THEN C模糊规则, 得到方向调整控制模块模糊控制规则表和前行控制模块模糊控制规则表, 分别见表1和表2。
4 实验分析
实验样机基本参数:机身尺寸为61 000mm×1 000mm×1 500mm, 最大掘进高度为3 800mm, 最大定位掘进宽度为4 600 mm, 行走速度为17m/min, 截割头转速为50r/min, 伸缩行程为1 000mm。通过机载工控机和PLC实现液压发动机的转速调节, 从而实现掘进机的行走控制。图5为通过实验获得的掘进机自动行走路线图。从图5可看出, 当每次前行距离为2 m时, 掘进机的行走路线为折线;当每次前行距离为1 m时, 掘进机行走路线近似为圆弧。由此可得, 前进距离越短, 其运动轨迹越接近弧线, 但其前行距离由截割头的伸缩行程和掘进量来决定。
5 结语
在分析掘进机掘进施工程序的基础上, 建立了掘进机运动模型, 推导出了掘进机转向角与驱动轮转速的关系方程, 为研究无人值守掘进机行走控制策略提供了借鉴;提出了基于双模态结构的无人值守掘进机行走模糊控制策略, 实现了掘进机的方向调整、前行等控制。该策略通过控制掘进机2个驱动轮的转速实现掘进机姿态调整, 满足自动成型截割的要求。
掘进机自动行走控制技术为掘进机远程控制提供了保障, 对少人或无人掘进机工作面建设具有重要意义。
摘要：为了解决无人值守掘进机在行走过程中行走轨迹偏离巷道中线的问题, 在分析掘进机掘进施工程序的基础上, 建立了掘进机运动模型, 并提出了基于双模态结构的无人值守掘进机行走模糊控制策略, 实现了掘进机的方向调整、前行控制, 侧重介绍了掘进机转向角与驱动轮转速的关系方程和模糊控制模型建立方法。实验结果表明, 所建立的控制策略满足掘进机的掘进施工程序要求。
关键词：无人值守掘进机,行走过程,双模态模糊控制,方向调整模型,前行控制模型
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涡轮盘结构模态分析 第4篇
某火箭发动机涡轮盘在热试车中出现严重的`裂纹故障,为确定故障原因,分析涡轮盘在高温及高转速下的模态特性.对比热试车涡轮泵试验数据,分析结果表明,改进前结构存在与转速6倍频耦合的涡轮盘模态,而改进后结构明显避开了耦合模态.同时,分析结果为后续结构动态响应研究提供准确的输入数据.
作 者：何泽夏 李锋 孙秦 谭永华 HE ZeXia LI Feng SUN Qin TAN YongHua 作者单位：何泽夏,孙秦,HE ZeXia,SUN Qin(西北工业大学,航空学院,西安,710072)
李锋,LI Feng(陕西动力机械设计研究所,西安,710100)
谭永华,TAN YongHua(航天推进技术研究院,西安,710100)
模态控制 第5篇
关键词：流体传动与控制,可拓控制,电液伺服系统,多模态
1 引言
泵控电液伺服系统是近些年发展起来的一种新型电液伺服系统,具有高效节能、易实现高精度控制、便于调节等特点,被广泛的应用于工业控制领域。但是该系统属于非线性系统,存在时变参数以及外干扰引起的不确定性,使得系统的动态特性十分复杂。在泵控电液伺服系统中,所选择控制策略的好坏直接影响到系统的控制效果,理想的控制策略要求能同时兼顾系统的快速性、稳定性和准确性。
PID调节器具有结构简单、易于实现、能够消除稳态误差等优点,但对于具有延迟、非线性和参数时变的控制系统,PID调节器难以获得最优控制效果。模糊控制对于动态特性时变、数学模型具有不确定性和存在复杂干扰的非线性系统非常适用,其鲁棒性强,动态品质良好。但模糊控制也存在稳态控制精度较差,难以达到较高控制精度的缺点。针对这一矛盾,本文提出了一种基于可拓控制的多模态控制方法。利用控制信息的关联度作为切换控制模态的依据,在不同的论域内采用不同的控制方式来实现分段控制,使每一种控制策略在其能进行有效控制的范围内达到理想的控制效果。从而兼顾控制系统对多种性能指标的要求,以期使泵控电液伺服系统达到快速、平稳、准确定位的目标[1]。
2 泵控电液伺服系统的数学模型
系统主要由交流调速环节和泵控动力机构两部分组成。控制系统框图见图1。
整个系统的传递函数方块图见图2。
泵控电液伺服系统的建模不是本文重点,关于建模方法请参看文献[2]、[3]。
3 多模态可拓控制泵控电液伺服系统
根据泵控电液伺服系统的控制目标,在控制论域内采用三种控制模态:Bang-Bang控制、模糊控制和PID控制。利用可拓关联函数设计多模态可拓控制切换器,实现在不同控制论域采用不同控制方式的分段控制。在偏差较大的启动段先采用简单的Bang-Bang控制,Bang-Bang控制能加快系统响应速度,以满足快速性的要求。经过Bang-Bang控制,偏差减小到模糊控制器的有效控制范围内,在偏差不太大的过渡段采用模糊控制接近控制目标。由于模糊控制的鲁棒性和抗干扰能力强,能够保证系统具有良好的动态特性。但模糊控制的缺点是很难完全消除稳态误差,在偏差很小的时候系统控制精度下降,控制效果不理想,常常会在平衡点附近有小的振荡现象,消除时间长。因此,在偏差很小的时间段采用擅长消除稳态误差的PID控制器,以实现准确定位。控制模态的切换由多模态可拓控制切换器实现。多模态可拓控制泵控电液伺服系统框图见图3,图中给定量是位置s,控制器输入量是位置偏差e和活塞杆移动速度v(即位置偏差e变化率的负值),输出是活塞位移y。
Td——电机输出转矩KT——转矩增益系数J——折算到电机转子轴上的转动惯量ω——电机转子角速度Ku——控制电压到输出电压比例系数Kω——电机转速增益系数Ur——控制电压R——电机定子电阻Lq——电机定子电感在q轴上的等效电感Ke——反电势系数DP——液压泵排量A1——活塞工作面积V——液压缸高压腔和管道工作容积K——油液体积弹性模量v——活塞运动速度λ——液压缸泄露系数m——活塞及运动部件质量B——黏性摩擦系数F1——负载力。
3.1 多模态可拓控制切换器设计
多模态切换控制技术从早期的变增益控制到滑膜控制,目前向智能控制发展。本文设计一种新的多模态切换方法,将可拓方法应用于多模态切换控制器设计中。控制器根据提取的系统特征信息,建立特征状态的关联函数,根据关联度划分测度模式来选择不同的控制模态。控制算法流程见图4。
3.1.1 特征量提取
描述系统状态的典型变量称为特征量。本文取位置误差e=s-y和活塞运动速度v作为描述系统运动状态的特征量。
3.1.2 特征模式识别
特征模式是指控制系统运动状态的典型模式。特征模式识别是从被控系统中提取刻画系统动态特征的特征信息,并经过处理归入某一特征模式。由控制系统特征量e和v构成特征平面,根据e和v的相对关系,将e-v特征平面划分为8个特征模式。见图5。
在多模态可拓控制切换器中,特征量的提取和特征模式识别两个环节的作用就是定性确定系统的运动状态。
3.1.3 关联度计算
在可拓数学中,用关联函数来刻画论域中的元素具有某种性质的程度。关联度是系统特征状态合格度的一种度量。泵控电液伺服系统位置的控制过程可以看作信息的转化过程。
在泵控电液伺服系统的控制论域上有三个控制模态进行控制,通过建立合适的关联度将系统的运动分为三段,进行分段控制。
根据三个控制器的控制指标确定三个控制模态进行有效控制的误差及误差变化率范围,并用可拓物元模型表示如下:
PID控制论域为:
模糊控制论域为:
Bang-Bang控制论域为:
式中:y——被控量。
参见图6,设e-v特征平面的原点为S0(0,0),定义特征平面e-v上任意一点S(e,v),满足关联函数:
k1、k2——特征量e和v对特征状态的影响程度。
对于不同的特征模式可以有相应的加权系数,其大小由专家或经验确定,并在实验中校正。
属于论域R1的系统特征状态的关联函数K(S)≥0;属于论域R2的系统特征状态的关联函数-1≤K(S)<0;属于论域R3的系统特征状态的关联函数K(S)≤-1。
3.1.4 测度模式的划分
测度模式指根据控制系统特征状态关联度划分的模式。它是利用已计算得到的系统当前特征状态关联度,将系统状态归入某一模式,以便于采用相应控制策略,提高系统的整体控制性能。
本系统分为以下3种测度模式:M1={S|K(S)≥0};M2={S|-1≤K(S)<0};M3={S|K(S)<-1}。
当系统特征状态属于测度模式M1时,选择PID控制模态;当系统特征状态属于测度模式M2时,选择模糊控制模态;系统特征状态属于测度模式M3时,选择Bang-Bang控制模态[1,4]。
3.2 Bang-Bang控制器设计
所谓Bang-Bang控制,实际上是一种时间最优控制。它的控制函数总是取在容许控制的边界上,或者取最大,或者取最小,仅仅在这两个边界值上进行切换,它将系统的控制作用维持在极限值上,构成一种最大力量的控制。Bang-Bang控制在系统偏差大的范围,可加大系统的控制力度,提高系统的快速性,从而实现最小时间最优控制。Bang-Bang控制结合其他控制方法能提高系统自适应能力和控制精度。
在本系统中,在泵控缸的启动段,多模态可拓控制切换器输出测度模式M3,此时选择Bang-Bang控制,控制量是最大控制电压,根据实际情况设Umax=8V。Bang-Bang控制加快系统的响应速度,满足快速性的要求。
3.3 模糊控制器设计
当位置偏差大时,由Bang-Bang控制把系统偏差减小到模糊控制器的有效控制范围内,从而保证模糊控制在偏差不太大的过渡段进行控制,兼顾系统具有良好的动态特性和高的控制精度。模糊控制器结构见图7。
3.3.1 模糊化
模糊化的作用是将输入的精确量转化为模糊化量。为保证控制精度,模糊控制器只控制过渡阶段,实际的控制偏差范围和速度范围分别为[-eH,-eL]∪[eL,eH]、[-vH,-vL]∪[vL,vH],根据实际情况取eL=0.01,eH=0.05,单位m;vL=0.02,vH=0.1,单位m/s,e、v和U(模糊控制器输出)论域均取[-10,10],隶属函数均如图8所示。偏差e、活塞速度v的量化因子分别为ke=50、kv=30,输出控制电压U的比例因子为kU=1。
3.3.2 模糊推理
模糊推理决策算法的设计是根据模糊控制规则进行模糊推理,并决策出输出模糊量。模糊控制规则见表1。
3.3.3 去模糊化
去模糊化是对输出模糊量进行模糊判决,完成其模糊量到精确量的转化。由于该模糊量不能直接用来控制被控对象,故必须将它重新变成一个精确的数字量,这一过程称为去模糊化。
3.4 PID控制器设计
PID控制器的比例、积分、微分三个参数的设计原则是:既要能尽快的消除偏差,又要防止系统由模糊控制向PID控制转变瞬间,速度产生突变造成不稳定。经过试验,三个参数整定为:KP=160,KI=0,KD=5。
4 仿真实验分析
4.1 多模态可拓控制泵控电液伺服系统仿真建模
利用MATLAB软件对本系统进行仿真,仿真模型如图9。
仿真模型包括多模态可拓控制切换器(Extension Control Switch)、PID控制器(PID(s))、模糊控制器(Fuzzy Logic Controller)、Bang-Bang控制器(BangBang Controller)、泵控电液伺服系统模型(Pump Electric-hydraulic Servo Control System Model)。
多模态可拓控制切换器仿真模型见图10。
4.2 仿真实验
在MATLAB环境下对模型进行仿真,仿真时要先建立模糊逻辑推理系统(FIS结构),然后利用Simulink提供的Fuzzy Logic Toolbox(模糊逻辑工具箱)将FIS嵌入模糊逻辑控制器,具体方法见文献[4]。MATLAB模糊系统设计仿真时给定偏差为0.3m。仿真结果见图11。
图11 a、d曲线表明,活塞运行快速平稳,无超调振荡,无静态误差。图11c曲线为可拓关联度K(S)的变化曲线,当t=0s时,K(S)=-2.75,当t=1.16s时,K(S)=-1,t=2s时,K(S)=0,t=3.6s时,K(S)=1。由此可知在0~1.16s期间,K(S)<-1,此时Bang-Bang控制器工作,输出最大控制电压8V,迅速减小偏差;在1.16s~2s期间,-1≤K(S)<0,此时模糊控制器工作,输出控制电压,继续减少偏差;在2s~3.6s期间,K(S)≥0,PID控制器开始工作,在小范围内减小偏差达到预定位置,避免了较大的超调和静态误差。多模态可拓控制切换器进行控制模态的切换,由图11b曲线输出控制电压可知,三个控制模态过度比较平滑,说明系统设计合理。
为进一步检验系统对参数变化的适应能力,将油液的体积弹性模量减小为原来的0.1倍,即从0.5×108减小为0.5×107,再对系统进行仿真,仿真结果见图12。
由图看见,系统对参数变化有很强的适应能力。与图11a曲线比较,位移曲线并没有太大变化,仍能够平稳快速的到达预定位置,且无超调、振荡和静态误差。
5 结论和讨论
本文针对泵控电液伺服系统位置控制的快速性、稳定性和精确性之间存在矛盾的问题,将可拓方法应用于系统设计,提出了多模态可拓控制泵控电液伺服系统。采用可拓关联函数作为切换控制模态的依据,在不同的控制论域内设计不同控制方式来实现分段控制,使每一种控制策略在其能进行有效控制的范围内,达到理想的控制效果,从而兼顾控制系统对多种性能指标的要求。从仿真结果可以得出以下结论:
(1)多模态可拓控制泵控电液伺服系统具有较快的响应速度和抗参数变化的鲁棒性,并且能实现高精度控制。
(2)由于本系统采用计算偏差和偏差变化率的关联函数作为切换控制模态的依据,较之单一按照偏差来划分控制模态的做法,系统具有更好的稳定性。
(3)设计的多模态可拓控制切换器在控制过程中能够进行平滑切换。但在实际应用时,如果控制系统响应速度不够快,控制模态的切换可能会出现抖动,造成不稳定。在后续的研究中,需将这些问题考虑在内,并进一步展开实验研究。
参考文献
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模态控制 第6篇
互联电网动态稳定性问题成为制约大型互联电力系统输送能力的重要因素。传统的电力系统稳定器(PSS)和新型的FACTS附加阻尼控制器能有效地提高系统动态稳定性,同时相量测量单元(PMU)和广域测量系统(WAMS)技术能全面测量和快速传输电网运行状态变量,这些信息构成广域控制的反馈信号,使得阻尼控制器更有效地抑制低频振荡。在系统同时装设PSS和FACTS阻尼控制器时构成多输入多输出系统,在多PSS之间以及PSS和FACTS之间的协调优化都已开展了有成效的工作[1,2]。多控制器系统参数整定需要协调优化的根本原因在于多控制器之间存在交互影响,因此对交互影响的机理进行研究成为控制器设计成功的理论基础,目前这方面的研究多集中于FACTS本体控制功能[3]。
文献[4]研究了TCSC控制器的交互影响。文献[5]应用阻尼转矩分析(DTA)法研究了PSS和FACTS阻尼控制器之间的交互影响。文献[6]分析了UPFC电压环节和功率环节阻尼控制器的相互作用。文献[7]研究了SVC本体电压控制和附加阻尼控制的交互影响。
目前的研究工作都是针对具体装置和具体算例展开,本文基于DTA法[6,7,8,9,10,11,12]提出具有普遍性的交互影响分析方法,提出了多控制器多模态交互影响因子指标,并推导了考虑多控制器多模态交互影响因子的广域阻尼控制器的配置优化方法。
1 含有多广域阻尼控制器的DTA模型
广域阻尼控制器的基本结构同传统阻尼控制一致,输入反馈信息通过控制传递函数输出信号至电力系统,进而影响整个系统的模态。其特点在于输入反馈信息不仅包括本地信息,还包括基于WAMS传递的系统信息。
假设系统共有n个状态变量、h个节点、m个阻尼控制器,则系统动态方程为:
其中,X为系统状态变量(包含发电机、控制器本体状态变量,但不包含附加控制器变量,如针对SVC附加阻尼控制研究,包含SVC本体状态变量,不包含SVC附加阻尼控制状态变量);U为系统电压代数变量;A、B分别为状态方程对X、U的偏导数矩阵;C、D分别为输出方程对X、U的偏导数矩阵。
针对第k个阻尼控制器(如PSS、FACTS附加阻尼控制器、直流调制控制器等)的反馈信号yk,由于是广域信号,其可能是单个信号,也可能是多个信号的集合,为不失一般性,假设为L个信号的集合,则输出信号表示为:
其中,L为集成信号个数;yki为具体的系统反馈输出信号,其可能是本地信号,也可能是广域信号;ai为第i个信号权重。
如果yki是状态信号,如发电机功角、转速等信号,则可直接表示为状态变量函数:
其中,Cki为1×n维行向量。
如果yki是代数信号,如发电机有功、发电机电压、线路有功等,则其可表示为状态变量和电压的函数:
其中,pkxi为1×n维行向量,pUxi为1×(2h)维行向量。
根据系统方程式(1)中的第2个公式,开环运行时电压可以用状态变量表示为:
因此,综合式(4)、(5)可得,如果yki是代数信号,则其也可表示成状态变量函数:
综合式(2)、(3)、(6),单个控制器的反馈广域输入信号可表示为:
其中,Ck为1×n维行向量。
在单个阻尼控制器的基础上,针对多个阻尼控制器,全系统统一方程为:
其中,u为阻尼控制器的输出信号,为m×1维列向量;E为n×m维输入矩阵;y为阻尼控制器的输入广域信号,为m×1维列向量;C为m×n维输出矩阵。
将式(8)、(9)按功角、角速度排列展开得:
其中,δ为发电机功角;ω为发电机角速度;Z为系统其他状态变量(包含发电机除功角和角速度之外的状态变量,但不包含附加控制器状态变量);Aij(i=2,3;j=1,2,3)、Bij(i=2,3;j=1,…,m)、Cij(i=1,2,3;j=1,…,m)分别为Asys、E、反馈信号与状态变量相关的分块矩阵。
每一个控制器产生的阻尼通道为:
其中,s为频域算子。
基于式(10),得到第k个控制器对第i个模态的DTA指标为(具体推导过程参见文献[9]):
其中,Mjj为第j台发电机的惯性常数,Sij为第i个模态对第j台发电机阻尼转矩的灵敏度系数,αj(λi)为反馈量yk重构系数,λi为第i个具体模态,N为发电机台数。
2 多控制器多模态交互影响分析
阻尼控制器一般是由放大环节和调相环节组成,其传递函数如式(12)所示:
其中,kk为第k个控制器放大系数,Gks(s)为第k个控制器调相环节。
式(11)的DTA指标可以表示为:
其中,kDTAki为幅值,为正实数;φDTAki为角度。
针对单个阻尼控制器设计时,为了最大限度提高所关注模态的阻尼,一般将传递函数相位完全补偿DTA相位,如设计第k个控制器抑制第i个模态,则∠Gks(λi)+∠φDTAki(λi)=180°。
2.1 多控制器多模态交互影响分析
为不失一般性,针对第k个控制器,参数整定时以第i个模态为抑制模态设计相位。满足条件后,模态与控制器放大系数具体关系为:
由式(14)可见,放大系数kk直接影响模态的实部(阻尼)而不影响模态虚部(频率),这是最理想的整定方式。
第p个控制器以第j个模态为抑制模态,相位设计满足条件后,第j个模态与控制器具体关系为:
第p个控制器在影响第j个模态阻尼时,由于交互影响会影响其他模态,如对第i个模态的影响可表示为:
定义交互影响因子γjip为:
可得:
式(17)表明,多控制器对其他模态的交互影响可以用γjip来表征。多控制器多模态交互影响见表1。
由表1可以得到以下结论。
a.γjip=180°时多控制器单模态交互最大正影响,交互影响增强抑制该模态;而γjip=0°时,为最大负影响,某一个控制器在增大该模态阻尼的同时另一个控制器会直接减弱该模态阻尼。
b.在γjip位于第二、第三象限时,由于交互影响总为正,设计多个控制器时可以不考虑交互影响。
c.在γjip位于第一、第四象限时,交互影响总为负,如果γjip实部绝对值小于1,尽管有负影响,但影响较小,可以选取适当的放大系数。
d.尽管交互影响对频率都有影响,但由于虚部基值较大,交互影响对频率实际影响很小,可以不考虑。
2.2 考虑多控制器多模态交互影响的参数整定
控制器整定重点在于提高系统阻尼[13,14,15],如果同时考虑多个控制器对模态的影响,为不失一般性,针对第i个模态,共m个控制器对阻尼总影响可表示为:
定义设计阻尼系数为:
定义交互阻尼系数为:
则总阻尼系数为:
由式(18)可以得到以下结论。
a.多控制器对模态的影响由设计阻尼和交互阻尼两部分组成。
b.如果第k个控制器针对第i个模态设计,放大系数直接影响模态的实部,为设计阻尼系数,抑制效果最好,也是总阻尼中主要组成部分。
c.其他控制器针对其他模态设计,但同时也对第i个模态产生交互影响,具体通过交互阻尼系数表征。交互阻尼系数为负,则为交互正影响;交互阻尼系数为正,则为交互负影响。
d.多控制器协调设计成功有2个可能:一为设计阻尼系数、交互阻尼系数均为负;二为交互阻尼系数为正,但设计阻尼系数大于交互阻尼系数,总阻尼仍为正。
e.如果交互阻尼系数为正,但设计阻尼系数小于交互阻尼系数,总阻尼为负阻尼,交互影响会使得设计失败。
综合以上因素,多控制器设计应最大化多模态的总阻尼,优化函数为:
其中,n′为控制器反馈信号个数。
该优化函数中,第2个约束条件表示参数有明确的方向性,可减小搜索范围,使得寻优更快、更准确。
3 算例
以图1所示2区4机系统为例,参数见文献[7],该系统有3个低频振荡模态,见表2。在B6、B10、B8分别安装SVC及相应附加阻尼控制器(SVCPSS)。
设计SVCPSS1抑制模态1、SVCPSS2抑制模态2、SVCPSS3抑制区域模态3;-y1表示反馈信号为广域功角差信号,-y2表示反馈信号为广域角速度差信号,-y3表示反馈信号为广域有功差信号。为了研究多控制器对多模态的交互影响,计算每一个控制器的交互影响因子γjip,具体如表3所示。
从表3可以得到以下结论:
a.SVCPSS不管采用何种广域信号,对设计模态都有最强的抑制效果,以SVCPSS1为例,对设计模态的阻尼影响都为-1,即放大系数直接影响模态的实部;
b.SVCPSS在抑制设计模态的同时,对其他模态都有交互影响;
c.当采用-y1信号时,交互阻尼负影响甚至远大于设计正影响,以SVCPSS3为例,在抑制模态3的同时,对模态1的交互负影响要严重约20倍,应尽量避免此类配置;
d.总体选择-y3作为输入信号时,尽管也有负影响,但相对较小,以SVCPSS1为例,在抑制模态1的同时,对模态2为交互正影响,对模态3为交互负影响,影响幅度较小,约0.1,在合理整定参数的基础上可以考虑该种配置方式。
基于表3,SVCPSS1、SVCPSS2、SVCPSS3选取-y3作为反馈信号,分别抑制模态,结果如表4所示。
从表4可以发现:
a.控制器对模态1的交互影响都是正影响,模态1的设计阻尼和交互阻尼都为负阻尼,控制器参数整定对模态1都是正影响;
b.SVCPSS3对模态2是交互负影响,因此在对SVCPSS3进行参数整定时应注意对模态2的交互负影响;
c.SVCPSS1、SVCPSS2对模态3的交互影响都为负,因此在对SVCPSS1、SVCPSS2进行参数整定时应注意对模态3的交互负影响。
基于表4,根据式(19)所示优化函数,得到参数整定结果如表5所示,表中τ1、τ2、τ3、τ4为2个超前滞后环节的时间常数,k为放大系数。仿真得到发电机G1与G3之间的功角差如图2所示,结果表明了基于DTA的考虑交互影响的参数整定方法的正确性和可行性。
4 结语
模态控制 第7篇
随着航天航空技术的飞速发展,对航天器设计要求也越来越高,为了在设计航天器的过程中对结构体的物理参数进行准确分析,必须进行模态测试[1]。模态测试的目的是测试航天器的动态特性,包括结构的固有频率、模态振型和阻尼、广义质量、广义刚度等。测试结果用于获得或验证航天器的动力学模型,验证结构的动态设计、进行力学环境预示、控制分系统设计及评定和故障诊断等,是结构动态模型修正及结构优化设计必不可少的环节,亦是新型号研制的重要保障。
目前,美国CSA工程公司已经定型的模态测试悬挂系统,型号为60350-DA,该系统最大悬挂重量621磅,垂直悬吊频率为0.1 Hz,该系统已为美国NASA兰利等研究中心所用。由于国内还没有这样的设备,缺少了必要的测试手段,对于新航天器的研制已经产生一定的影响,因此,尽快配置一套超低频悬吊装置系统[2,3],深入了解航天器结构系统的动态特性,尤为迫切。
气动技术[4]是以空气压缩机为动力源,以压缩的空气为工作介质进行能量传递和信号传递的工程技术,是实现各种生产过程、自动控制过程的重要手段之一。具有结构简单、可靠性高、工作速度快、可贮存能量、远距离输送和工作介质取之不尽等优点。通过分析美国CSA工程公司的气动磁悬浮悬吊装置的工作原理和现有的资料,总结研制模态测试悬挂系统的关键之一是设计一种高精度的气压控制系统。
该悬挂装置垂直方向上的固有频率最低要达到0.03 Hz,这在国内外都是首例,在分析计算中发现,要达到这个要求,气压波动必须小于20 Pa。采用特制的压力控制装置,气压波动也只能抑制在50～100 Pa。无法满足要求,成为核心难点。为此笔者研发了一种以单片机C8051F040[5]处理器为核心进行气压控制的硬件系统和软件系统。
1 模态测试悬挂装置
1.1模态测试悬挂装置原理
如图1所示为模态装置原理图,其由两个并行的子系统构成:一个是气动子系统;另一个是电磁子系统。气动子系统由无摩擦气缸-活塞、外部储气罐、比例阀等构成。电磁子系统由长行程动圈作动器和配套的功率放大器、位移传感器、加速度传感器、高精度压力传感器、力传感器、微处理器构成的控制器等构成。试件的全部重力由仅在垂直方向随动的无摩擦气缸-活塞装置的活塞承受。把气缸通过大口径气管连接到储气罐,使得储气罐的容积成为气缸容积,从而气缸的有效容积大大增加。这样空气弹簧[6]的刚度变得很小,同时保持承受大载荷试件的能力。比例阀使得气缸的平均压力稳定在设定值,间接的使得无摩擦气缸-活塞的悬挂力稳定。小容积变化时,气缸-活塞性能像线性弹簧串联阻尼装置。由于采用无摩擦气缸-活塞装置,使得活塞在气缸的垂直方向的任何位置,空气弹簧力总是和试件重力平衡。由于无摩擦和力的平衡使得试件浮动在行程范围内,并会逐渐运动到极限位置。这破坏了模态振动试验,必须引入电磁子系统。电磁子系统引入主要为了解决以下4个问题:垂直方向中心位置保持、调节悬挂高度、补偿压力波动和抑制附加质量影响。
1.2气动系统的回路
如图2所示为模态装置供气系统,外部大气通过过滤器、空气压缩机、制冷干燥净化装置、自动排水和储气罐等后形成气源。模态装置对空气质量的要求很高,再采用过滤器进行过滤。为了防止气压过大和基于安全方面的考虑,利用减压阀对压缩空气减压。比例阀输出稳定的气压后,能保证气罐内的平均气压稳定在设定值。气缸-活塞装置通过大口径气管连接到外部储气罐,使得储气罐的容积和气缸容积相通,那么气缸的有效容积大大增加,气压波动产生的影响相对就小了很多。两只单作用气缸-活塞作为气动执行元件,活塞与活动机架组成随动部件,随动部件下端通过钢丝绳悬吊测试件。
2 气压控制装置的硬件结构
气压控制的硬件结构如图3所示。主要包括气压信号采集部分、数据处理器以及气压控制部分。整个系统是一个复杂的串级控制系统。单片机D/A输出控制比例阀[7,8,9,10],比例阀通过A/D输入到单片机反馈阀门状态形成控制内环。气压传感器采集气压信号送入到单片机,处理器经过PID[11,12]运算后由D/A输出到比例阀控制气压形成了外环。
2.1气压信号采集部分
气压信号采集部分主要包括气压传感器、MAX485收发器以及光耦隔离电路。其电路如图4所示。由气压传感器将受力时产生的电压信号经MAX485收发器转换,再由6N137进行隔离和电平转换,最后送入单片机。
气压传感器选用的是KELLER公司的Serie35X系列气压传感器。该传感器能精确到8 Pa,稳定性好,内部温度补偿范围广,最主要的是它属于数字气压传感器,直接以数字信号的形式反映当前所测的气压值,对模拟电路的设计非常有利。
为了提高系统的数据传输速率和长距离通讯性能,本研究采用了线路设计简单、控制方便的RS485串行总线传输标准。串口通讯芯片选用MAXIM公司生产的MAX485,为半双工通讯方式。MAX485芯片的接收使能信号/RE和驱动器使能信号DE通过光耦合器连接到单片机的P0.4管脚,该引脚置低使MAX485处于接收状态,该引脚置高使其处于发送状态。配置单片机端口I/O交叉开关寄存器XBR2.2位UART1E为1,将单片机数字外设UART1的发送和接收端口配置到P0.2和P0.3引脚。同时,MAX485的驱动器输入DI和接收器输出RO通过光耦合器分别连接到单片机的P0.2和P0.3引脚,构成一个简单的集散型控制系统,使得处理器可方便的与气压传感器进行通讯。
为了防止外部信号对单片机的干扰,在外部信号输送到单片机之前,本研究采用高速光耦合器6N137进行隔离。
2.2数据处理器
Cygnal公司的单片机C8051F040具有与8051指令集完全兼容的CIP-51内核。它的最高频率可达25 MHz,内置64 KB FLASH RAM和4 KB的数据存储器。C8051F040在一个芯片内集成了构成单片机数据采集或控制系统所需要的几乎所有模拟和数字外设及其它功能部件,包括ADC、可编程增益放大器、DAC、电压比较器、温度传感器、SMBus/I2C、UART、SPI、定时器、内部振荡器、看门狗电路以及CAN控制器等,这种高度集成为设计小体积、低功耗、高可靠和高性能的测控系统提供了方便,同时也使测控设备整体成本能够降低。
模态测试悬挂系统电路设计较为复杂,涉及到2块单片机之间的通讯。为了方便单片机之间相互通讯,本研究采用了线路设计简单、控制方便的RS232串行总线传输标准。配置交叉开关XBR0.2位UART0EN为1,将数字外设UART0发送和接收配置到P0.1和P0.2端口,同时引出232通讯接口(电路如图4所示)。
2.3气压控制部分
气压控制部分主要包括模拟信号A/D输入和D/A输出,其电路如图5所示。单片机输出电压信号经过运放放大送到比例阀,控制比例阀的开度,从而控制气罐内的气压。同时,比例阀将阀门状态转换为电压信号经运放送到单片机,形成一个闭环控制。
比例阀选取的是日本SMC公司的ITV2031-312BS系列比例阀,该阀控制电压为0～10 V电压信号,气压出口范围0～5 Bar,流量达到1 920 L/min,完全满足气压控制要求。且具有开启速度快、动态响应时间短、操作方便和价格低廉等优点。
ADC模块是控制器硬件设计中一个重要部分。单片机C8051F040器件带有两个片内12位电压方式数/模转换器(DAC)。每个DAC输出摆幅均为0 V到(VREF-1LSB),对应的输入码范围是0x000～0xFFF。经TL431稳压后的电压+2.5 V连接到单片机引脚VREF0,作为DAC0工作电压基准。选用一片8引脚贴片式封装的LM358X运算放大器对DAC0输出信号进行放大,如图5所示,电路中R6为10 kΩ,R5为10 kΩ,R7为30 kΩ,DAC0输出电压信号被放大4倍,输出电压宽度为0～10 V,与比例阀控制电压(0～10 V)恰好对应,再采用LM358进行跟随,构成一个简单有效的放大电路。
比例阀将阀门状态转化为电压信号经AD0输入,并通过LM358运算放大器放大,连接到单片机第18模拟量引脚(AIN0.0)送进单片机,与D/A输出共形成一个反馈系统。指示灯D11、D12以及蜂鸣器Q1分别由单片机引脚P1.0、P1.1与P1.2控制,用来报警和显示单片机当前的工作状态(如图4所示)。
3 气压控制系统软件设计
如图6所示为气压控制软件流程图。系统初始化包括看门狗初始化、I/O口初始化及交叉开关配置、晶振初始化、ADC初始化、UART初始化、定时器初始化等,气压值发送和PID参数设置给系统一个初始的状态。气压值传输出错由CRC校验判定,PID运算采用增量型控制算法。A/D采样的速率由定时器2的溢出设置波特率时钟,这里设置的波特率为9 600 Hz。整个软件的设置是一个闭环控制,一方面,经PID运算D/A输出控制比例阀来控制气罐内的气压;另一方面,利用气压传感器,控制器采集气罐内的气压值以便比较和循环控制。
模拟PID调节器的公式为:
将模拟PID离散得到数字PID增量式控制算法为:
u(k)=u(k-1)+Δu(k)=u(k-1)+KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)+KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (2)
式(2)是PID控制算法软件设计的基础。
4 实验结果
如图7所示,当给定一阶跃信号(气压值设为150 000 Pa)后,可以看到气压的变化。其上升平稳,响应速度快,而且无超调现象。
如图8所示为重载下的气压控制。气压设定值为357 250 Pa,从实验曲线可以看出小范围的气压波动在20 Pa以内,完全达到了系统的设计要求[13]。
5 结束语
本研究介绍了一种高精度的气压控制系统,分析了模态测试悬挂装置的原理,介绍了气动系统回路,设计了以C8051F040处理器为核心进行高精度气压控制的控制系统。目前模态装置已经生产并投入使用。从实验的结果和现场运行的情况来看,经过不断地调试和完善该控制器能够高精度、实时的提供稳定的气压控制,满足了用户的要求,并且具有很好的可操作性。
在对该控制器进行相关的软硬件改造升级后,可以推广到相关领域的其它行业。
摘要：为解决在设计航天器的过程中对设备的物理参数进行精确测试等问题,将气动技术应用到模态测试装置设计中。针对模态装置中气动子系统性能的优劣直接影响其稳定性与超低频指标等情况,以提高气动控制系统性能为出发点,介绍了气动供气系统,设计了以C8051F040处理器为核心进行高精度气压控制的硬件接口电路和软件设计。实际实验结果表明,该气动控制系统运行可靠,具有操作方便、精度高和实时性好等特点,且具有较高的推广应用价值。
多模态和多模态外语教学模式探讨 第8篇
近年来, 国内对多模态话语研究也呈多样化态势, 从微观到宏观, 从理论探讨到实证研究都有所涉及, 较为完整的多模态话语研究体系也在众多研究人员和教育工作者的不懈努力之下逐步形成。随着新技术的广泛运用, 教学发生了急剧的变化。基于国内外著名学者的多模态理论和多模态话语研究, 近年来, 国内许多外语教育工作者认为, 这些理论和研究对外语教学研究有一定的指导作用, 对外语教学有着积极的指导意义, 认识到多模态语篇在课堂中的应用非常必要。因为, 多模态外语教学模式正是将多种模式与传统模式相结合, 以提供更为真实的交际语境为教学手段, 以实现在校学生参与社会实践活动为目的, 以培养具有对社会有用的外语交际能力的人才为教学效果。新的外语教学的多模态模式是一个完全不同于以往以教师为主导、以单一的语言解释为手法的传统教学模式。多模态教学模式则是使学生通过多种符号载体更形象、生动地传递信息, 让学生能更容易地理解、记忆、转化与应用所输入的信息, 从而大大提高学生的学习兴趣, 实现从传统的以教师为中心向以学生为中心转变的教学思想;培养学生自主学习与实践应用能力。
新的大学英语课程教学要求 (2007) 中指出“教学模式的改变不仅是教学方法和教学手段的变化, 而且是教学理念的转变, 是实现从以教师为中心、单纯传授语言知识和技能的教学思想和实践, 向以学生为中心、既传授语言知识与技能, 更注重培养语言实际应用能力和自主学习能力的教学思想和实践的转变, 也是向以培养学生终身学习能力为导向的终身教育的转变。”面对全新的要求, 面对现代信息技术的快速发展, 传统单一的语言教学模式已经无法满足社会对高素质人才要求。时代强调信息传播的多样性及技术的重要性。技术尤其是数字技术的广泛运用带来了教学领域的深刻变革。在当今的外语教学过程中, 社会需求、交际工具及文化与语言的多样性要求教学从基于语言的传统教学方法向范畴更加广泛的多元识读教学法转变。教师采用什么样的教学方法、运用何种媒体手段、如何将多模态融入教学设计中以达到最佳教学效果, 实现最理想的教学目的, 是我们每个从事外语教学的教师必须认真研究课题。众所周知, 语言之所以容易识别是因为它是一维的、线性的, 所以对语言的语法的解析会比较容易。如果我们在教学中进行多模态的识别和解读就不会那么简单直接, 因为图像、空间、电影分别是二维、三维和四维的。它们之间是什么关系、各起什么作用、多模态如何配合使用, 我们又如何在外语教学中处理好语言与文字、语言与音乐、语言与图像、文字与录像、图像与音乐等的关系, 这是个复杂的问题, 但同时又是我们必须通过不断探索继而解决的问题。
那么, 我们又如何在外语教学过程中将多个模态很好地结合、配合、协同和合作才能既有利于学生的学习和理解, 并且激发学生的学习兴趣和欣赏水平呢?首先, 在外语教学中, 可以尝试将把课堂话语视作一种语类结构, 构建外语教学的基本框架, 以理论作为多模态选择的依据和选择的原则。对语言教学中的不同课程选择合适的多模态并且合理调用、组合和搭配多种模态以达成学生建构意义、发展意义潜势的目的。其次, 充分利用信息技术, 将多元文化通过网络、视频、图像、声音等多种媒体形式呈现给学生, 充分调动学生的视、听、触觉等感官, 激发学生的学习兴趣, 从而更好地促进多模态话语理论在教学实践领域中的运用。在这一过程中, 还有两个关键点, 那就是课件的制作和教师的多模态展示。要想刺激学生的感官和听觉, 单一的文字课件或死板的图片播放已经很难达到理想的效果。配有相应的视频、有趣的动画以及美妙的音乐才能起到赏心悦目和记忆深刻的效果。当然, 学生多模态的学习方式的好坏还取决于外语教师在课堂上是否有恰到好处地进行多模态展示。如果课堂教学只是课件的播放, 那么, 课堂教学也只是在走马观花。因此, 教师既要有恰到好处的身势语, 也要注意语言讲解和图片、视频等的配合。另外, 饱满热情的面部表情和抑扬顿挫的语音语调会对学生产生积极的影响作用。
总之, 信息技术的飞速发展对传统单一语言模态和传统的外语课堂教学模式形成了巨大的冲击。多模态语篇的出现打破了传统概念上对语言的理解。当下的交际是集文字、图像、声音等符号于一体的多模式交际。单纯传授的口授语言知识与技能不但无法满足学生的求知欲, 对学生学习效果的影响也是必然的。而多模态环境下的外语教学模式体现了信息化外语教学的特点, 是一种兼顾教师与学生双方能动性的综合型教学模式, 它可以让教学系统内外各因素达到真正的平衡。因此, 现代外语教学中一定要以先进的多模态话语理论为指导, 加强研究多模态话语在视觉交流和大学外语教学中的广泛运用。要充分利用多媒体设备、网络平台、PP课件等教学手段将教学与视觉、听觉、环境、体态语等多种模态结合与配合, 让教学设计最优化以及学生学习效果最佳化, 努力让学生的抽象思维与形象思维相融合, 不断提高教学效率和效果。只有这样, 外语教学才能真正使学生学有所用。
摘要：随着现代科学技术的飞速发展, 人与人之间进行交流和互动的方式发生了巨大的变化。以文字为主的交流模式和时代早已成为过去。人们在交际中经常使用多种模态或符号来表达意义或传递信息。同样, 在外语教学过程中, 单纯用语言表达意义已经无法对话语进行全面的诠释和研究。事实上, 话语的意义除了可以通过语言来体现, 它还可以由语言之外的其他符号系统, 或者多种符号系统如音乐、图像、图表、颜色、空间以及其他可以用来构建意义的各种符号或多模态实现意义交换, 从而对话语意义有更加全面、准确的解读。本文着重就什么是多模态以及我们在外语教学的课堂设计中如何将单一的语言教学模式变为多模态的模式进行了简单的分析和研究。
关键词：多模态,多模态话语,外语教学,课堂设计
参考文献
[1]张德禄.多模态学习能力培养模式探索.[J]《外语研究》, 2012.
[2]韦琴红.视觉环境下的多模态化与多模态话语研究[M]北京.科学出版社, 2009.
[3]张淑杰.大学英语教学中多模态协同作用下的意义建构[J]中国海洋大学学报, 2011.
模态控制 第9篇
模态分析是分析结构振动特性的一种有效方法,在各种大小型工程结构中得到广泛的应用。根据研究手段和方法不同,模态分析可分为计算模态分析和试验模态分析两类[1]。分析过程如果是通过有限元分析的方法取得的,则称为计算模态分析;通过试验采集系统的输入与输出信号,经过参数识别获得模态参数,称为试验模态分析。
滚筒洗衣机在工作时,箱体受到来自筒部撞击及电机的振动载荷激励,其动态特性直接影响洗衣机的整体性能,对洗衣机箱体进行模态分析有助于识别箱体的动态性能,得到的相关数据对机箱结构的改进、减振降噪以及洗衣机整机多体动力学分析与仿真都具有一定的指导意义[2]。
1 洗衣机箱体的有限元模态分析
1.1 箱体有限元模型的建立
在Pro/E中对滚筒洗衣机箱体的三维实体模型进行简化处理,对于一些非关键区域,模型的适当简化对结果的影响极小,但可以很好地提高网格质量。将实体模型导入ANSYS中,用以四边形为主的壳单元对箱体进行有限元离散,其中各零部件之间的螺钉连接及TOX铆接使用刚性梁单元相连,箱体离散后的有限元模型单元数为108 741个,节点数为111 123个,如图1所示。
1.2 有限元模态计算
为了方便与后续试验模态的振型以及固有频率进行比较,在计算中采用自由模态进行分析,即取消所有约束条件及负载。因为自由模态分析下前6阶为刚体模态,在分析中没有太多意义,本文选取除刚体模态之外的前4阶模态,具体固有频率及对应振型如图2所示。
从图2的分析结果可以看出,箱体的前四阶振型均发生在箱体的两侧,呈“鼓”状振动。尤其是前两阶振型相同,仅相位相差180°,且频率接近于洗衣机的工作频率(洗衣机按0～1 600r/min计,频率在0～27Hz区间),是洗衣机整机产生振动噪音的主要源头之一,故前两阶振型也是洗衣机振动噪音研究领域的主要关注对象。
2 试验模态分析
2.1 试验测试系统
采用比利时LMS公司的LMS Test.lab测试系统,实现对箱体的试验模态试验和分析,测试系统主要由模态加速度传感器、冲击力锤、LMS SCADAS采集前端、LMS Test.lab分析软件组成,如图3所示[3]。
2.2 试验测试方法
将整个机箱用橡皮绳悬挂起来,使其近似处于“自由-自由”的状态;在箱体上布置127个测点,这些测点通过空间连线可勾勒出箱体的三维模型,有利于观察测得的试验模态振型动画。在箱体的后上部、右侧板几何中心这两个测点分别安置模态加速度传感器,如图4所示。试验过程中,移动带有力传感器的力锤,敲击其余125个测点,为了提高信噪比,每个测点敲击4次,测得的4次响应数据进行线性平均。
2.3 试验模态测试结果
用Test.lab软件对箱体各测点传递函数进行模态拟合,计算模态参数。前4阶模态频率和模态振型如图5所示。
从图5的实验结果可以看出,前四阶振型与分析结果相同,说明有限元分析方法以及实验过程真实可信。但分析与实验得到的固有频率有些差异,故探索造成这种差异的原因同时对有限元模型进行修正也是本文的重点研究内容。
3 箱体有限元模型的修正和分析
比较有限元模态分析的结果(图2)和试验模态分析的结果(图5)可以发现,两者的前四阶固有振型完全相同,而有限元分析结果的各阶固有频率均高于试验结果的各阶固有频率。经推测可知为箱体在冲压成型后产生了残余应力,间接性提高了箱体刚度。调整箱体材料的相关参数,对箱体有限元模型进行修正,重新进行有限元计算,修正后的前5阶计算模态与试验模态对照,如表1所示:修正后的有限元计算和试验结果,各阶固有频率的相对误差在4.5%以内,各阶振型仍然保持一致。
通过模态分析发现,该箱体前4阶模态均发生在两侧板上,且固有频率相对都较低。采用该箱体的洗衣机整机其第1、2阶模态也发生在两侧板上,固有频率分别为21Hz和24Hz(洗衣机整机模态试验测得,本文略),随着当前滚筒洗衣机脱水转速的不断提升,以上两阶固有频率值已经处于洗衣脱水工况的工作频率范围内,因此在洗衣机工作过程中就很容易引起箱体的共振,使得箱体的振动幅值和整机的噪声水平超出相关标准[4]。
因此,为了改善洗衣机整机的振动和噪声水平,就必须提高箱体的固有频率,侧板冲压结构的修改就是改变箱体固有频率的有效方法之一,比如竖形向筋向横向压筋的改变可以非常有效地提升箱体固有频率。
4 结论
本文运用有限元计算和试验的方法,分别得出滚筒洗衣机箱体“自由-自由”状态下的固有频率和固有振型,两种方法得出的固有振型完全一致,固有频率有差异。对箱体有限元模型进行修正,使各阶固有频率的相对误差在4.5%内,以此方法得到的材料特性可以固化下来作为今后箱体有限元CAE分析的基础数据。
模态分析的结果显示,箱体的前4阶模态都发生在侧板上,且固有频率较低,当处于整机状态下时,箱体的前两阶固有频率更低,处于洗衣机的工作频率范围之内,存在共振的可能。对箱体侧板冲压结构的修改能提高箱体,乃至整机的固有频率,改善整机的振动和噪声水平。
借助本文中箱体有限元模型的修正参数,可将侧板结构修改后的箱体三维实体模型,直接导入有限元软件中进行模态分析,对修改后的箱体模型做出准确、快捷的评价,避免盲目、无指导方向的手板模型试制,这样就既能节约研发成本,又能减少研发时间,将很大地提高研发效率。
参考文献
[1]沃德.海伦,史蒂芬.拉门兹,波尔.萨斯著.白化同,郭继忠译.模态分析理论与试验[M].北京:北京理工大学出版社,2001.
[2]T.Nygards,V.Berbyuk.Multibody modeling and vibra tion dynamics analysis of washing machines[J].Multi body Syst Dyn,2012,27:197-238.
[3]左言言,中秀敏,刘海波.滚筒洗衣机机箱有限元及试验模态分析[J].机械设计与制造,2007(6):99-101.
