Плохая вибрация: устранение механических вибраций приводит к повышению производительности мехатронных систем.

Для систем точного машиностроения, таких как проигрыватели компакт-дисков и DVD, антиблокировочные тормозные системы и жесткие диски компьютеров, вибрация может значительно повлиять на производительность. Теперь инженеры Агентства по науке, технологиям и исследованиям (A * STAR), Сингапур, разработали эффективный и надежный метод устранения основного источника вибрации.

Вибрация является значительным дестабилизирующим источником, который может серьезно ухудшить работу, сократить срок службы и, в некоторых случаях, привести к катастрофическому отказу мехатронных — интегрированных механических, электрических и компьютерных систем — устройств. Нежелательная вибрация, создаваемая внутренними источниками шума, такими как двигатели, подшипники и другие движущиеся части, а также электрическим шумом, должна быть устранена или компенсирована.

Механические резонансные режимы — частоты, которые соответствуют частотам одного или нескольких механических компонентов системы, эффекты которых можно почувствовать, когда часть автомобиля начинает вибрировать с определенной скоростью, собственные частоты которых превышают определенную частоту для Механическая система дискретизированных данных, называемая частотой Найквиста, отражается обратно на низких частотах и ​​становится неотличимой от выходного сигнала. Такие сигналы сложно идентифицировать, и поэтому их нелегко извлечь.

Ян Вейли и его коллеги из Института хранения данных A * STAR разработали мощную математическую модель, которая определяет режимы механического резонанса выше частоты Найквиста, которые приводят к вибрации, поэтому их потенциально можно устранить, что приведет к повышению производительности мехатронных систем.«Наш метод потенциально может быть реализован в мехатронных системах без необходимости в каком-либо внешнем оборудовании, таком как лазерный доплеровский виброметр, или внешних сигналов возбуждения», — говорит Ян. «Это требует меньше времени и меньше вычислительных ресурсов, чем аналоговые методы, и его можно применять к сверхвысокопроизводительным мехатронным системам и усовершенствованным средствам управления движением для систем нанопозиционирования».Исследователи использовали математический метод, основанный на статистическом моделировании, известный как рекурсивный алгоритм наименьших квадратов, основанный на методе полиномиального преобразования, чтобы сначала сгенерировать модель со смешанной частотой с использованием входных сигналов с высокой частотой дискретизации и выходных данных с низкой частотой дискретизации, которая идентифицирует механические резонансы за пределами частоту Найквиста, а затем получить высокоскоростную модель, включающую входные сигналы с высокой частотой дискретизации и выходные сигналы с высокой частотой дискретизации, из которых могут быть извлечены нежелательные частоты.

Чтобы оценить свой подход, исследователи использовали привод двигателя звуковой катушки в коммерческом жестком диске — типичный мехатронный компонент, который содержит множество механических резонансных режимов — и использовали моделирование и эксперименты, чтобы проверить его эффективность.«Результаты моделирования и экспериментов хорошо согласуются, подтверждая, что подход параметрической идентификации эффективен, согласован и может быть реализован онлайн», — говорит Ян.Аффилированные с A * STAR исследователи, участвующие в этом исследовании, представляют Институт хранения данных.Ссылка: Pang, C.K., Yan, W. и Du, C. Многоскоростная идентификация механических резонансов за пределами частоты Найквиста в высокопроизводительных мехатронных системах.

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 46, 573-581 (2016).

Новости со всего мира