采用虚拟传感器融合技术的增强型H∞环型控制方法，用于主动地震振动隔离

《Mechanical Systems and Signal Processing》：Enhanced H ∞ loop-shaping control with virtual sensor fusion for active seismic vibration isolation

本文提出一种融合虚拟传感器融合架构的增强型H∞环 shaping控制方法，针对多自由度主动减震系统中的高频未建模动态问题，通过频率分段传感策略实现低频振动隔离性能提升。实验验证表明，在0.1-10 Hz频带内可实现65 dB的振动衰减，并有效扩展了H∞控制方法的理论应用边界。

　　
该研究针对超低频地震振动隔离技术瓶颈，提出了一种融合虚拟传感器融合架构的增强型H∞环调控制方法。实验验证表明，在三维主动隔振平台中，该方法可将目标频段（0.1-10 Hz）的振动传递率降低65 dB，显著提升了精密工程装备的运行稳定性。

**技术背景与挑战分析**
低频振动（<10 Hz）是精密工程装备的核心性能制约因素。现有主动隔振系统面临双重挑战：其一，传统线性被动隔振器在高频性能优异但低频性能不足，其静态刚度与动态刚度难以协同优化；其二，现有主动控制策略在多输入多输出（MIMO）系统中存在控制效能分散、模型依赖性强等问题。研究表明，基于H∞的环调控制方法虽具有强鲁棒性，但在处理MIMO系统的高频未建模动态时存在局限性。现有解决方案多采用单自由度（SDOF）简化模型，或依赖人工设计的滤波器补偿高频扰动，导致系统适应性不足且设计复杂度高。

**核心创新与技术路径**
研究团队通过系统建模、传感器架构优化和鲁棒控制策略创新，构建了完整的解决方案：
1. **多物理场耦合建模技术**
突破传统单自由度建模局限，建立了包含惯性耦合效应的三维运动方程。通过实验标定与理论修正相结合，精确表征了双端弹簧-摆杆复合结构的非线性动力学特性，特别解决了多维运动耦合导致的控制指令冲突问题。

2. **双模态传感架构设计**
提出频率分区的虚拟传感器融合策略：
- 低频段（<1 Hz）采用物理传感器直接反馈，确保闭环响应的相位精度
- 高频段（>5 Hz）引入虚拟传感器通过延迟补偿实现高频信号解耦
该设计有效分离了系统低频控制与高频抑制需求，实验显示可降低高频干扰对控制性能的影响达40%

3. **增强型H∞环调控制框架**
创新性地将虚拟传感信号整合至H∞环调控制律中，具体技术特征包括：
- 构建多频段加权函数矩阵，实现低频扰动抑制与高频鲁棒性平衡
- 引入动态自适应权重调整机制，根据环境振动谱自动优化控制参数
- 开发双通道滤波器组（巴特沃斯+切比雪夫复合滤波），消除传统单一滤波器的设计盲区

**实验验证与性能突破**
基于三自由度主动隔振平台（包含垂直、俯仰、横滚运动自由度），实验数据表明：
- 目标频段（0.1-10 Hz）振动传递率降低至0.1%以下（传统方法约15%）
- 建立了频率相关性能指标：
- 0.1-1 Hz带宽内振动衰减达78 dB
- 1-5 Hz过渡区相位滞后补偿精度±2.5°
- >5 Hz高频段控制增益稳定在0.8以下
- 系统鲁棒性测试显示，在模型参数波动±15%情况下，控制性能保持率超过92%

**理论突破与应用延伸**
本研究在三个层面实现了理论突破：
1. **建模理论创新**
提出包含惯性耦合、非线性刚度耦合的七阶动态模型，较传统六阶模型新增交叉项系数，使模型预测误差降低至3.2%以下。

2. **控制架构重构**
将传统H∞控制器分解为低频环（传感器-执行器物理通道）和高频环（虚拟传感器-数字控制通道），实现两种控制模式的协同工作。实验表明该架构可使系统相干带宽扩展至20 Hz。

3. **鲁棒性边界扩展**
通过建立高频未建模动态的频谱能量分布模型，设计自适应加权函数。在10-30 Hz频段内，系统仍保持±5 dB的振动衰减性能，较传统控制方法提升3倍。

**工程应用价值**
该技术已成功应用于多个国家级重大工程：
- 国家大科学装置"全超导托卡马克"的振动抑制系统
- 高精度原子钟平台的主动隔振装置
- 舰载激光雷达的动态稳定平台
实际运行数据显示，在8级地震动（0.5g）环境下，精密光学仪器的振动幅度从传统方案的3.2 mm降至0.17 mm，稳定性提升达18倍。

**未来技术演进方向**
研究团队规划在以下方向进行延伸：
1. 开发基于数字孪生的在线参数辨识系统
2. 研制多频段自适应谐振控制算法
3. 构建空间碎片环境下的主动隔振验证平台
4. 探索量子传感技术与主动隔振的融合应用

本研究为精密工程装备的低频振动控制提供了新的理论框架和技术范式，其核心方法已申请国家发明专利（专利号ZL2024XXXXXX.X），相关技术标准正在制定中。