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压电智能结构振动主动控制方法研究的中期报告
一、研究背景
压电智能结构是一种可以通过应变激励产生电荷的材料，可以将机械振动转换为电信号，从而实现机电耦合。在结构振动控制中，压电智能结构的应用十分广泛，其一般作为振动控制系统中的执行器，通过电场的作用，在结构上产生引力和扭矩力，从而实现对结构振动的主动控制。
当前，压电智能结构振动控制方法研究已成为结构控制领域的热点之一。在过去的研究中，主要采用的控制方法为传统的PID控制和模型预测控制。然而，由于结构系统的高度非线性、串扰以及各种复杂的外部干扰因素，使得传统控制方法无法有效地控制结构振动。因此，需要在压电智能结构振动控制领域进一步探索新的控制策略和方法，以提高结构振动控制的精度和稳定性。
二、研究目标
本文旨在研究一种新型的压电智能结构振动主动控制方法，该方法结合了小波变换和自适应神经控制（ANC）。通过对结构振动信号进行小波分析，提取出其主要频率成分。然后，将提取的信号作为神经网络输入，通过ANC算法进行运算，并输出控制信号，最终实现对结构振动的主动控制。
三、研究方法
本文的研究方法主要包括以下步骤：
1.压电智能结构振动控制模型的建立：建立压电智能结构控制模型，包括压电智能材料的数学模型、结构动力学模型和控制模型。
2.小波变换：对结构振动信号进行小波分析，提取出其主要频率成分。
3.自适应神经控制（ANC）：将提取的信号作为神经网络输入，通过ANC算法进行运算，并输出控制信号，最终实现对结构振动的主动控制。
4.系统仿真：采用Matlab软件对所提出的控制方法进行仿真实验，对控制效果进行评估。
四、预期成果
本文旨在提出一种新的压电智能结构振动主动控制方法，通过小波变换和自适应神经控制的双重优化，实现对结构振动的精确控制。预期成果包括：
1.提出一种新的压电智能结构振动主动控制方法，该方法具有较高的控制精度和稳定性。
2.对所提出的控制方法进行仿真实验，评估其控制效果。
3.探索其他压电智能结构振动控制方法的可能性。