安 欣，高 峰，杨巧玉，杨学山

(1.中国地震局工程力学研究所，中国地震局地震工程与工程振动重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080；2.哈尔滨理工大学，测控技术与仪器黑龙江省高校重点实验室，黑龙江哈尔滨 150080)

0 引言

电动式振动台[1-2]一般用于仪器校准、结构振动测试、地震波复现等领域。在测试过程中，不仅需要以正弦波信号作为激励源，还要还原地震波信号。这就对振动台自身性能有较高的要求，一般地震波频谱覆盖范围是0～90 Hz，而台面带宽在开环状态下一般为1.5～50 Hz。通常增加速度、位移、加速度反馈构成闭环控制增加带宽[3-5]，也有一些智能控制算法如滑膜控制、模糊控制、神经网络等也一定程度上改善台面波形复现效果。但随着台面载荷质量改变、导轨摩擦力、隔振等外部因素影响，也一定程度改变振动台自身参数及频响特性。

迭代学习控制(iterative learning control，ILC)，是一种不依赖于系统模型的控制算法，用于可重复运动的控制系统中，通过迭代学习律改变输入信号以达到跟踪期望信号的目的[6]，是一种智能控制算法，由Uchiyama提出，1984年，S.Arimoto等人提出PID型迭代学习律[7-8]。至此迭代学习算法被广泛应用于可重复运动系统中[9-11]。

在振动台测试研究中，测试仪器多采用信号发生器及数采卡配套采集软件，采集数据后通过数值计算软件分析结果后再重复此过程。测试过程繁琐，自动化程度低，在做重复性实验时，需要试验完成后一段时间才能给出。针对上述问题，本文采用虚拟仪器技术开发振动台专用迭代学习控制系统，达到针对特定环境、载荷、隔振等外部因素快速复现振动台波形的目的。……