有源减振控制算法的优化

1/1有源减振控制算法的优化第一部分有源减振控制原理 2第二部分优化算法在减振控制中的应用 4第三部分鲁棒控制与有源减振 7第四部分自适应控制在有源减振中的作用 9第五部分混合控制算法优化 12第六部分故障容忍控制在有源减振中的应用 15第七部分有源减振控制器性能评估 18第八部分实际工程中的应用实例 21

第一部分有源减振控制原理关键词关键要点有源减振控制系统

1.有源减振控制系统由传感器、执行器和控制器组成，通过主动产生与振动信号相反的控制力来抵消外界振动对系统的干扰。

2.传感器用来检测系统的振动信号，执行器产生控制力，控制器设计控制算法，制定执行器产生控制力的策略。

3.有源减振控制系统的优点是控制效果好，可以实现宽频带减振，缺点是成本较高，系统复杂度高。

有源减振控制算法

1.有源减振控制算法是控制系统中最重要的部分，决定了减振控制的效果。

2.常见的算法有比例微分控制（PD控制）、比例积分微分控制（PID控制）和状态反馈控制。

3.PD控制简单易实现，但控制效果有限。PID控制控制效果好，但参数整定复杂。状态反馈控制控制效果最好，但算法复杂，需要系统模型。有源减振控制原理

概念

有源减振控制是一种主动控制技术，它通过施加与振动扰动大小和相位相反的附加力或位移来抑制或消除结构的振动。

原理

有源减振控制系统由以下主要组件组成：

*传感器：检测振动扰动。

*控制器：计算所需的附加力或位移。

*致动器：施加附加力或位移。

有源减振控制系统的基本原理是：

1.测量扰动：传感器测量结构的振动，从而获得扰动信号。

2.控制器设计：控制器根据扰动信号和结构动力学特性计算所需的附加力或位移。

3.施加附加力：致动器根据控制器的输出施加附加力或位移，以抵消扰动的振动效应。

工作原理

有源减振控制系统以闭环反馈方式工作：

*扰动信号被传感器检测到。

*控制器基于传感器信号计算所需的附加力或位移。

*致动器施加附加力或位移，从而抵消扰动的振动效应。

*系统持续监测结构的振动响应，并根据需要调整控制器和致动器参数以优化性能。

优势

*宽频带阻尼：有源减振控制可以在广泛的频率范围内抑制振动。

*高精度控制：控制器可以根据精确的数学模型调节附加力或位移，以实现最佳性能。

*适应性：系统可以适应变化的扰动和结构特性。

*灵活性：可以将附加力或位移施加在结构的任意位置。

应用

有源减振控制广泛应用于各种领域，包括：

*结构工程：减轻地震、风力和交通荷载引起的振动。

*机械工程：抑制机器和车辆中的振动。

*声学工程：控制噪声和振动。

*生物医学工程：减少振动对医疗设备和人体的影响。

算法优化

为了优化有源减振控制系统的性能，需要优化控制器算法。常见的优化算法包括：

*H∞控制：最小化系统传递函数中的最坏情况性能。

*LQR控制：最小化系统状态和控制输入的加权和。

*自适应控制：调整控制器参数以适应变化的系统特性。

*进化算法：使用进化机制搜索最佳控制器参数。

结论

有源减振控制是一种有效的技术，用于抑制或消除结构中的振动。通过优化控制器算法，可以进一步提高系统性能，实现所需的减振效果。第二部分优化算法在减振控制中的应用关键词关键要点主题名称：基于遗传算法的有源减振控制

1.遗传算法（GA）是一种受自然选择和遗传学启发的优化算法。

2.GA在有源减振控制中被用来优化控制算法的参数，如增益和滤波器系数。

3.GA通过进化迭代过程搜索最优解，并通过交叉和突变操作提高解决方案的多样性。

主题名称：粒子群优化在减振控制中的应用

优化算法在减振控制中的应用

引言

有源减振控制算法优化旨在提高有源减振系统性能，减少振动、噪声和冲击对系统的影响。优化算法通过调整控制参数，实现算法效率和系统性能的优化。

优化算法及其分类

优化算法是用于解决复杂问题的一种数学方法，旨在找到满足特定目标的最优解。在减振控制中，优化算法被用于优化控制参数，如增益、滤波器系数和时延。

优化算法可分为两大类：

*传统优化算法：基于梯度下降法，如最速下降法、共轭梯度法和变尺度法。

*智能优化算法：受自然现象启发，如遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法。

优化算法在减振控制中的应用

优化算法在减振控制中的应用主要包括：

*参数优化：优化控制参数，如增益、滤波器系数和时延，以最大化系统减振性能。

*算法结构优化：优化控制算法的结构，如选择合适的控制器类型和滤波器类型，以提高算法效率和鲁棒性。

*鲁棒性优化：设计鲁棒的有源减振控制算法，以应对系统的不确定性、噪声和干扰。

优化算法的性能评估

优化算法的性能评估指标包括：

*收敛速度：算法达到收敛所花费的时间。

*收敛精度：解与最优解之间的误差。

*鲁棒性：算法对系统参数变化和噪声的敏感性。

*计算复杂度：算法所需的计算资源和时间。

优化算法应用实例

*遗传算法：优化主动悬架系统的参数，实现车辆振动减振。

*粒子群优化算法：优化自适应滤波器的系数，用于主动噪声控制。

*蚁群算法：优化多目标有源减振控制算法，同时考虑振动和噪声的抑制。

优化算法发展趋势

优化算法在减振控制中的应用呈现以下发展趋势：

*复合算法：融合不同优化算法的特点，提高优化效率和鲁棒性。

*多目标优化：考虑优化多个性能指标，如振动、噪声和能量消耗。

*在线优化：实时调整控制参数，以适应系统变化和干扰。

*人工智能辅助优化：利用机器学习技术，辅助优化算法的决策和参数选择。

结论

优化算法在有源减振控制中发挥着至关重要的作用，通过优化控制参数和算法结构，提高系统减振性能，满足工程实际中的需求。随着优化算法的不断发展和改进，有望进一步推动有源减振控制技术的发展和应用。第三部分鲁棒控制与有源减振关键词关键要点鲁棒控制

1.鲁棒控制在有源减振中的应用在于处理系统参数的不确定性，确保控制器的鲁棒性和系统稳定性。

2.常见的鲁棒控制方法包括H无穷控制、μ合成控制和LMI控制，这些方法可以综合考虑系统不确定性，设计出具有鲁棒性的控制器。

3.鲁棒控制算法的优化重点在于提高控制器的性能和鲁棒性，同时考虑系统非线性和时变特性。

有源减振

1.有源减振是一种主动控制技术，利用传感器测量振动信号，通过执行器产生抵消振动的控制力，从而抑制结构振动。

2.有源减振系统的组成包括传感器、执行器、控制器和反馈回路，控制器根据传感器信号计算并输出控制力。

3.有源减振技术广泛应用于航空航天、汽车、建筑和医疗等领域，有效降低了振动对系统和人体的影响。鲁棒控制与有源减振

引言

有源减振是一种通过主动施加外部力来抵消振动的技术。与被动减振方法不同，有源减振利用传感器对振动进行测量并采取相应的措施。

鲁棒控制

鲁棒控制是一种控制理论，旨在设计在存在不确定性和干扰的情况下也能稳定工作的控制系统。在有源减振中，鲁棒控制用于应对环境变化、参数扰动和建模误差造成的系统不确定性。

鲁棒有源减振算法

鲁棒有源减振算法旨在综合鲁棒控制策略和有源减振技术，以增强减振性能并提高系统鲁棒性。常用的鲁棒有源减振算法包括：

*H∞控制：一种针对未知干扰和建模误差设计的鲁棒控制方法。它通过最小化绩效指标H∞范数来设计控制器。

*μ合成控制：一种基于线性矩阵不等式（LMI）的鲁棒控制方法。它通过求解LMI来合成控制器，从而确保系统在所有不确定性条件下都稳定。

*自适应控制：一种可以随着系统参数和环境条件变化而调整控制器的控制方法。它利用估计和反馈机制来在线更新控制器参数。

优化鲁棒有源减振算法

优化鲁棒有源减振算法旨在提高减振性能和鲁棒性。优化技术包括：

*参数优化：调整算法参数，例如控制器增益和滤波器截止频率，以改善减振效果。

*鲁棒性优化：最大化算法对不确定性和干扰的鲁棒性，例如通过增加鲁棒裕度。

*模型预测控制（MPC）：一种基于模型的优化控制方法，它预测系统未来行为并优化控制输入以实现既定的目标。

算例

考虑一个简谐振荡器系统，其质量为m，刚度为k，阻尼系数为c。为了抑制振动，采用具有鲁棒H∞控制器的有源减振系统。

控制律为：

```

u=-K*x-L*dx/dt

```

其中，u为控制力，x为位移，dx/dt为速度，K和L为控制器增益。

通过优化K和L的参数，可以提高减振性能和鲁棒性。优化结果表明，鲁棒有源减振系统可以有效抑制振动，即使在存在不确定性和干扰的情况下也是如此。

结论

鲁棒控制与有源减振相结合，为解决振动问题提供了强大的方法。鲁棒有源减振算法可以通过优化算法参数、提高鲁棒性和利用模型预测控制来提高减振性能。在实践中，这种方法已成功应用于各种行业，例如航空航天、汽车和土木工程。第四部分自适应控制在有源减振中的作用关键词关键要点自适应控制在有源减振中的基础原理

1.自适应控制是一种控制理论，它允许系统调整自身参数以适应不断变化的环境或未知干扰。

2.在有源减振中，自适应控制算法可用于识别和补偿振动源的未知特征，从而提高减振性能。

3.自适应算法通过持续监测系统响应并调整控制参数，使系统保持最佳性能，即使振动源发生变化。

自适应控制算法类型

1.自适应滤波算法，如自适应滤波器和卡尔曼滤波器，用于估计未知的振动源信号。

2.自适应模型参考控制算法，如自适应模型预测控制，用于设计控制律，使系统响应与参考模型的响应一致。

3.自适应增益调度算法，如自适应神经网络控制，用于在线调整控制增益，以适应系统参数的变化。

自适应控制在有源减振中的优点

1.提高减振性能：自适应控制算法能够有效应对振动源的不确定性和变化，显著提高有源减振系统的减振效果。

2.鲁棒性和稳定性：自适应控制算法具有良好的鲁棒性和稳定性，可确保系统在各种工作条件下稳定可靠地运行。

3.简化系统设计：自适应控制算法减少了对系统参数的先验知识的需求，简化了有源减振系统的设计过程。

自适应控制在有源减振中的挑战

1.计算复杂度：自适应控制算法通常需要大量的计算资源，这可能会限制其在实时应用中的使用。

2.参数收敛时间：自适应算法需要时间来收敛到最佳参数，这可能会影响系统性能的及时性。

3.算法鲁棒性：自适应算法的鲁棒性可能受到算法设计和实现的影响，需要仔细分析和优化。

自适应控制在有源减振中的未来趋势

1.分布式自适应控制：探索分布式自适应控制算法，以实现多传感器和多致动器系统的高效减振。

2.机器学习融合：将机器学习技术与自适应控制相结合，利用数据驱动的方法增强算法性能和鲁棒性。

3.边缘计算：利用边缘计算平台，减少自适应控制算法的计算复杂度，实现实时减振控制。自适应控制在有源减振中的作用

引言

自适应控制是一种先进的控制技术，用于应对系统参数不确定性或外部干扰。在有源减振领域，自适应控制算法可以显著提高减振性能，并适应各种操作条件。

自适应控制原理

自适应控制的基本原理是实时调整控制器参数，以补偿系统参数的不确定性。该过程分两个阶段进行：

*识别阶段：算法估计系统参数和外部干扰。

*更新阶段：基于估计的参数，算法更新控制器参数，以优化减振性能。

自适应控制算法

用于有源减振的自适应控制算法有多种，包括：

*自适应滤波：用于估计外部干扰和识别系统参数。

*模型参考自适应控制(MRAC)：通过将系统响应与参考模型进行比较来调整控制器参数。

*自适应鲁棒控制(ARC)：设计控制器以应对系统参数和外部干扰的不确定性。

*神经网络自适应控制：利用神经网络来近似系统非线性并调整控制器参数。

自适应控制在有源减振中的优点

*提高减振性能：自适应控制算法可以适应系统参数和外部干扰的变化，从而提高减振效果。

*鲁棒性：自适应控制算法对系统参数的不确定性和外部干扰具有鲁棒性，即使在未知或不断变化的情况下也能保持良好的性能。

*适应性：自适应控制算法可以自动调整控制器参数，以适应不同的操作条件，如负载变化、温度变化或结构损伤。

*减少传感器需求：自适应控制算法通常不需要额外的传感器来估计系统参数，从而降低了传感器成本和系统复杂性。

应用示例

自适应控制已成功应用于各种有源减振系统，包括：

*建筑物：减振地震和风荷载引起的地面振动。

*车辆：减振道路干扰和发动机振动。

*精密仪器：减振外部干扰和内部振动。

*宇航：减振航天器中的振动和噪音。

结论

自适应控制是一种强大的技术，用于优化有源减振系统的性能。通过实时调整控制器参数，自适应控制算法可以补偿系统参数的不确定性和外部干扰的影响，从而提高减振效率、鲁棒性和适应性。在各种应用中，自适应控制已证明是提高减振系统性能和降低传感器需求的有效方法。第五部分混合控制算法优化关键词关键要点滑动模态控制（SMC）

1.SMC是一种非线性鲁棒控制算法，具有快速响应、高精度和鲁棒性。

2.SMC通过设计滑模面使其状态轨迹收敛到该滑模面并在其上滑动，从而消除系统的不确定性和外扰的影响。

3.SMC在主动减振控制中具有良好的应用前景，可以有效抑制振动并提高系统的稳定性。

最优控制（OC）

1.OC旨在确定最佳控制输入，以最小化给定性能指标（如振动幅度或能量消耗）。

2.OC算法，如动态规划、Pontryagin原理和Hamilton-Jacobi-Bellman方程，可以用于设计最优减振控制律。

3.OC在主动减振控制中具有优势，因为可以考虑到多个控制目标和约束条件，实现系统的最佳性能。

自适应控制（AC）

1.AC能够自动调整控制参数以适应系统参数的不确定性和变化。

2.AC算法，如模型参考自适应控制和自适应鲁棒控制，可以在线识别系统参数并更新控制律，以实现鲁棒和自适应的减振控制。

3.AC在主动减振控制中具有应用价值，可以有效克服系统参数变化和未知环境带来的影响。

神经网络控制（NNC）

1.NNC利用神经网络的学习和非线性逼近能力进行控制。

2.NNC算法，如反向传播算法和强化学习算法，可以设计神经网络控制器，以近似最优控制律或实现自适应鲁棒控制。

3.NNC在主动减振控制中具有潜力，因为它可以处理复杂非线性和非平稳系统，并实现高精准高鲁棒的减振效果。

模糊逻辑控制（FLC）

1.FLC采用模糊逻辑规则来描述控制律，从而实现人类专家的经验和知识。

2.FLC算法，如Mamdani推理机和Takagi-Sugeno模糊模型，可以设计模糊逻辑控制器，以处理不确定性和模糊性。

3.FLC在主动减振控制中具有优势，因为它可以处理复杂非线性系统，并且具有鲁棒性和可解释性。

混合控制算法

1.混合控制算法将不同控制算法相结合，以综合其优点并克服其不足。

2.例如，SMC-OC混合算法结合SMC的高鲁棒性和OC的优化性能，实现更精确的减振控制。

3.AC-NNC混合算法结合AC的自适应能力和NNC的非线性逼近能力，实现更鲁棒和更高效的减振控制。混合控制算法优化

引言

混合控制算法是一种有源减振控制技术，它结合了比例积分微分(PID)控制器和非线性控制器的优点，以提高减振效果。为了进一步优化混合控制算法的性能，需要针对不同的应用场景进行优化。

优化方法

混合控制算法的优化涉及以下几个方面：

*参数调整：调整PID控制器和非线性控制器的参数，以获得最佳的减振效果。参数调整通常基于试错法或优化算法，如遗传算法或粒子群优化算法。

*控制律优化：优化混合控制律，使其对不同频率和幅度的振动具有鲁棒性。这可以采用自适应控制技术或鲁棒控制技术来实现。

*非线性控制器设计：设计非线性控制器，以克服PID控制器线性控制界限的不足。常用的非线性控制器包括滑模控制、自适应控制和神经网络控制。

优化目标

混合控制算法的优化目标通常包括：

*减振效率：最大化减振效果，降低振动幅度和加速度。

*鲁棒性：提高混合控制器对不同频率和幅度的振动扰动的适应能力。

*稳定性：确保混合控制器稳定工作，避免自激振动。

*能耗：在满足减振要求的情况下，最小化控制系统的能耗。

优化过程

混合控制算法的优化是一个迭代过程，通常涉及以下步骤：

1.建立数学模型：建立被控对象的数学模型，以描述系统的动力学行为。

2.設計混合控制律：選擇適當的PID控制器和非線性控制器，設計混合控制律。

3.仿真驗證：在仿真環境中測試混合控制算法，評估其減振效果和魯棒性。

4.參數調整：調整混合控制器參數，以優化減振效果。

5.實機測試：在實際系統中部署混合控制算法，驗證其性能和穩定性。

6.反饋和改進：根据实机测试结果，对混合控制算法进行进一步优化和改进。

應用

混合控制算法已被應用於各種工程領域，包括：

*机械振动：減少機械設備中的振動，提高機器精度和壽命。

*結構振動：減輕建築物、橋樑等結構的振動，提高居住舒適性和安全性。

*聲振控制：抑制發動機、風機等設備產生的噪聲和振動，改善環境質量。

*精密儀器：提高精密儀器的工作穩定性和測量精度，避免環境振動的影響。

結論

混合控制算法的優化是提高有源減振控制技術性能的關鍵。通過參數調整、控制律優化和非線性控制器設計，可以使混合控制算法適應不同的應用場景，實現最佳的減振效果、魯棒性和穩定性。第六部分故障容忍控制在有源减振中的应用关键词关键要点残差补偿

1.识别故障源并建立残差补偿模型，通过传感器测量故障信号，估计故障产生的残差影响。

2.根据残差补偿模型，设计控制补偿律，通过执行器将补偿力施加到系统中，抵消故障引起的影响。

3.提高系统在故障发生时的稳定性和性能，避免二次故障或系统破坏。

故障诊断与补偿

故障容忍控制在有源减振中的应用

故障容忍控制旨在提高控制系统在出现故障或失效情况下的鲁棒性和性能。在有源减振中，故障容忍控制至关重要，因为它可以确保在传感或执行器失灵时减振系统的稳定和性能。

故障类型

有源减振系统中可能出现的故障类型包括：

*传感器故障：加速度计或位置传感器失效，导致减振系统无法获得准确的振动信息。

*执行器故障：力发生器或电机失效，导致减振系统无法产生所需的控制力。

*控制器故障：电子元件或软件出现问题，导致控制器无法执行减振算法。

容错控制策略

为了提高有源减振系统的容错能力，已开发了各种控制策略：

被动容错

*基于鲁棒性的控制：设计控制器以对系统参数的不确定性和外部扰动具有鲁棒性，从而即使在出现故障时也能保持稳定。

*冗余设计：使用多个传感器或执行器，如果一个元件出现故障，可以采用冗余元件。

主动容错

*故障检测和隔离(FDI)：使用在线算法检测和识别故障。一旦检测到故障，控制器就会隔离故障元件，以防止其影响系统性能。

*重新配置控制：在检测到故障后，控制器会重新配置，以便使用可用的健康元件来维持减振性能。

*自适应控制：控制器会不断调整其参数以适应系统故障，从而保持所需的减振水平。

故障容错算法

用于有源减振的常用故障容错算法包括：

*滑动模态控制：一种鲁棒控制技术，对系统参数的不确定性和外部扰动具有鲁棒性。

*模型预测控制：一种模型驱动的控制技术，可以预测故障并采取预防措施。

*观察器设计：使用观察器估计系统状态，即使在传感器故障情况下也能提供准确的振动信息。

应用示例

故障容忍控制在有源减振中已成功应用于各种应用，包括：

*航空航天：用于减轻飞机或航天器中的振动。

*汽车：用于改善车辆的乘坐舒适性和操控性。

*工业机械：用于减少机器振动和提高生产力。

优点与缺点

故障容忍控制在有源减振中的优点包括：

*提高系统鲁棒性和可靠性

*减少故障对减振性能的影响

*延长系统使用寿命

缺点包括：

*增加控制器设计和实施的复杂性

*可能需要额外的传感器或执行器

*可能会稍微降低系统性能

结论

故障容忍控制是提高有源减振系统鲁棒性和可靠性的关键技术。通过使用被动和主动容错策略以及先进的故障容错算法，可以设计出能够在故障条件下维持减振性能的系统。这对于确保飞机、汽车和工业机械等应用中的安全、舒适和性能至关重要。第七部分有源减振控制器性能评估关键词关键要点有源减振控制器性能指标

1.残余加速度：衡量控制器抑制振动的有效性，通常表示为加速度的幅值或均方根值。

2.控制力：评估控制器施加的力的大小，以确保其不会过度或不足。

3.稳定性：保证控制器不会导致系统不稳定，通常通过分析系统频率响应来评估。

多目标优化

1.帕累托最优化：找到一组解决方案，在所有目标函数上都不劣于任何其他可行解决方案。

2.加权和法：将目标函数加权求和，形成一个单一的优化目标。

3.ε-约束法：将次要目标约束为小于或等于某个阈值的约束条件。

自适应控制

1.模型参考自适应控制：使用参考模型来估计系统参数，并根据估计值调整控制器参数。

2.最小均方误差自适应控制：通过最小化与参考信号的误差来在线更新控制器参数。

3.鲁棒自适应控制：在不确定或时变系统中保持控制器性能。

非线性控制

1.滑模控制：设计一个滑模表面，使得系统状态沿着该表面滑动，实现控制目标。

2.反步设计：将高阶非线性系统逐步分解成低阶线性子系统，逐级设计控制器。

3.神经网络控制：利用神经网络学习系统的非线性特性，并基于学习到的模型设计控制器。

智能控制

1.模糊逻辑控制：使用模糊规则来描述控制器行为，以处理不确定性或定性信息。

2.遗传算法：通过模拟自然进化过程来搜索最优控制器参数。

3.粒子群优化：将控制器参数模拟为在搜索空间中的粒子，通过群体协作找到最优解。

趋势与前沿

1.机器学习和深度学习：利用数据驱动的方法来设计和优化有源减振控制器。

2.多传感器融合：结合来自多个传感器的信息以提高控制器性能。

3.边缘计算：在靠近控制系统的设备上执行控制器算法，以实现更快的响应时间和更低的功耗。有源减振控制器性能评估

有源减振控制系统的目的是减少结构或设备在指定频率范围内的振动。有源减振控制器的性能评估至关重要，因为它量化了系统满足设计要求的能力。有源减振控制器性能评估涉及一系列指标，包括：

1.灵敏度函数

灵敏度函数衡量控制器对输入激励的响应。它描述了控制器如何将输入振动信号转换为输出控制信号。理想情况下，灵敏度函数在目标频率范围内应具有较大的幅度和较小的相位滞后，以实现有效的振动抑制。

2.闭环频响

闭环频响是指在有源减振控制器闭环后，结构或设备的振动响应。它提供了系统整体减振性能的概貌。闭环频响应在目标频率范围内具有显著下降，表明控制器成功地抑制了振动。

3.控制带宽

控制带宽指控制器有效抑制振动的频率范围。理想情况下，控制带宽应覆盖目标频率范围。控制带宽太窄可能导致某些频率下的振动抑制不充分，而带宽太宽可能导致不必要的控制力消耗。

4.稳定性裕度

稳定性裕度是一个指标，用于量化控制器在不稳定之前可以承受的增益或相位变化。稳定性裕度通常以增益裕度和相位裕度表示。较大的稳定性裕度表明控制器具有较好的稳定性，可以处理参数变化和干扰。

5.灵敏度分析

灵敏度分析评估控制器对参数变化的敏感性。它确定了哪些参数最显着地影响控制器性能。通过执行灵敏度分析，可以识别对优化控制器性能至关重要的参数。

6.振动幅度和加速度

振动幅度和加速度是直接测量结构或设备振动水平的指标。较小的振动幅度和加速度表明控制器正在有效地抑制振动。

7.控制力

控制力是通过执行器施加到结构或设备上的力。控制力的幅度和功率消耗是控制器性能的重要考虑因素。理想情况下，控制力应最小，同时保持足够的振动抑制。

8.鲁棒性

鲁棒性是指控制器在存在模型不确定性、干扰和参数变化时保持性能的能力。鲁棒控制器设计旨在最小化这些因素的影响，以确保稳定性和有效性。

9.噪声和干扰抑制

噪声和干扰可能会影响控制系统的性能。有源减振控制器应能够抑制这些干扰，以确保所需的振动抑