基于神经网络的结构振动最优控制

对建筑结构振动最优控制进行了研究,针对离散Ｒｉｃｃａｔｉ方程的计算复杂、求解速度慢等特点,本文设计了一种其于ＢＰ神经网络和ＬＱＲ控制理论的算法,它避免了重复对Ｒｉｃｃａｔｉ方程的求解,能快捷、有效地对结构振动实施最优控制,便于实际工程的应用。     

结构振动的离散次最优控制

将连续控制系统和系统性能指标转换成离散形式，根据性能指标相对于控制增益的二阶灵敏度分析，确定用于控制反馈的系统状态，然后进行次最优控制的设计。仿真计算结果显示，二阶灵敏度能够较好地确定系统状态反馈的取舍。次最优控制能够有效地控制结构的峰值响应。     

一种严密的结构最优控制极值条件及算法实现

针对结构振动控制的特点,导出了可用于时域响应最优控制的极值条件。该组表达式对于采用线性二次型最优控制的强迫振动系统而言,是概念上严密的极值条件。对比了几种现有最优控制算法的思路,介绍了对结构控制算法建模思路进行改进的技术要点。利用伴随方程与状态方程形式上的相似性,用数值方法实现了一种新的结构最优控制算法。选用由作者承担设计过的三个实际隔震工程作为算例,对比了输入三种不同地震波时各种算法在模型表达和减震效果上的几个重要特点。     

刚度悬殊结构振动的最优控制

讨论了刚度悬殊结构振动的最优控制问题，指出这类问题的困难在于矩阵Ｒｉｃａｔｉ方程的求解。先用摄动法求出系统的动力学响应，再求出最优控制的解，使得在实际应用上相当大一类带有上述奇异性的最优控制问题可化为非奇异性问题来求解。     

浅谈建筑结构的隔震、减振和振动控制

伴随我国经济的飞速发展,建筑业有了很大发展,人们对建筑物安全性、耐久性与适用性的要求不断提高。我国地域广阔、地震灾害发生范围较广,加上近年来地壳活动异常活跃,地震频发,就建筑结构隔震、减振和振动控制的研究也活跃起来。本文在参考了多个文献资料后,对建筑隔震、减振和振动控制的原理等进行了分析,并在讲述中穿插应注意的事项,希望能为以后建筑结构的设计提供理论借鉴,减少自然灾害对人们生命、财产安全的威胁。     

基于单边饱和拉索的结构振动最优控制

拉索作动器已被引入结构振动控制中,但作动器具有单边饱和的非线性特点,因此,拉索控制难以直接采用要求控制无约束的LQG对结构振动进行控制律设计。针对拉索的单边饱和特点,提出了一种用分段性能指标代替原有的二次型性能指标的最优控制方法。将拉索的单边饱和特性考虑在内并以合适的抑制速度对结构振动进行控制。并证明了直接用LQG方法对结构振动进行控制律设计,通过拉索控制器取单边和饱和之后作用于结构也是一种最优控制。同时证明了加观测器的最优控制系统对结构振动控制是稳定的。对一悬臂梁振动进行数值仿真控制,结果验证了该最优控制率的可行性。     

结构振动的H_2/H_∞混合最优控制

讨论了柔性结构振动的混合Ｈ２／Ｈ∞最优控制问题、结构振动控制器的鲁棒稳定性转化为Ｈ∞最优控制问题,以及振动控制的最优二次性能转化为Ｈ２最优控制问题,并提出了利用遗传算法求解Ｈ２／Ｈ∞的方法。通过结构振动主动控制的计算机仿真,表明用遗传优化算法解Ｈ２／Ｈ∞最优控制是有效的。仿真结果还表明,Ｈ２和Ｈ∞性能指标是相互矛盾的,本方法能有效地处理Ｈ２和Ｈ∞性能指标的折衷问题,以得到闭环系统的鲁棒稳定性和良好的时域性能。     

稳态强迫激励结构振动最优控制

本文在模态控制方法的基础上,借助信号处理的理论,针对船舶主机激振的特点,提出了复杂强迫激励结构振动的最优控制方法.文中研究了实时获取激励信息的方法,并将船舶简化为一根简支梁对其进行仿真.最后讨论了估计激励频率的精确性及系统模型精度对控制品质的影响.     

隔震和半主动控制组成的结构振动混合控制系统分析

本文基于隔震技术和结构半主动控制技术提出了一种新的振动混合控制方法。其中半主动控制部分采用作者提出的等效力开关控制法。这种混合控制充分弥补了隔震和半主动控制各自的缺陷或不足，提高了控制系统的可靠性，扩大了两者各自的应用范围。     

主动基础隔震结构随机最优控制

本文建立了主动基础隔震结构地震反应控制的状态方程，利用随机控制理论，对该混合控制系统的主动控制装置和被动控制装置同时进行了优化设计，提出了随机最优混合控制算法。给出了这两种控制装置最优参数的表达式，最后用实例验证了这种算法。     

振动最优控制问题的优化

本文提出系统振动最优控制问题的优化方法。首先给出最优线性二次控制的控制力 ,然后根据实际控制目标建立关于权值的约束条件 ,优化控制性能指标 ,以达到最优控制效果。最后 ,通过一个简单例子加以说明。     

基于布局优化的压电分流阻尼抑振实验研究

建立了带压电分流阻尼系统的四边固支正方形弹性薄板振动控制的实验模型。针对其前五阶模态振动响应的抑制问题,以压电元件存储的电能最大化为优化目标,对采用多个压电元件的压电分流阻尼系统进行了布局优化分析。将压电元件布局优化后的压电分流阻尼系统应用于弹性薄板的多阶模态振动响应的抑制实验,分别研究了不同压电元件数量和布局对抑振效果的影响。在压电分流阻尼抑振实验中,与分流电路开路时相比,电路闭路后弹性薄板的频响函数在对应的模态频率处的幅值分别降低了11.90dB、16.94dB、16.94dB、19.91dB和16.77dB,说明经过布局优化后的压电分流阻尼系统使弹性薄板的前五阶稳态响应都得到了很好的抑制。同时也进行了非优化布局的压电分流阻尼抑振实验,实验结果对比表明,对压电元件进行布局优化可以明显提高压电分流阻尼系统的抑振效果。     

振动控制传感器／作动器的数目和位置优化设计

提出一种确定传感器、作动器的数目和优化设计传感器、作动器位置的方法。以独立模态最优控制方法为基础,将模态控制力、作动器作动力和传感器测量的信号处理为随机变量,分别建立了模态控制力能量、作动器作动力能量的自相关矩阵的测量信号的能量自相关矩阵。进一步通过作动力能量的自相关矩阵的和测量信号的能量自相关矩阵包含的能量分别确定了作动器和传感器的数目。在此基础上,建立了基于控制系统作动力消耗能量最小和传感器测量信号能量最大,分别设计了控制系统的作动器和传感器的最优位置。通过数值算例证明了该方法的有效性。     

基于磁流变阻尼器的结构振动优化控制

磁流变（MR）阻尼器利用MR流提供可控性是当今最新的半主动控制装置，工程应用前景十分广阔，但由于MR阻尼器所固有的高度非线性动特性，使得描述其阻尼力-输入电压关系的逆向动特性的数学模型很难得到，而逆向动特性模型对实现整个控制策略又是至关重要的。本项研究针对这一问题提出运用神经网络技术建立MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性，并设计与之相适应的控制系统，建立起基于MR阻尼器的结构振动控制的有效分析方法，通过数值仿真结果探讨所提出的结构控制策略的有效性。     

非线性梁压电分阶最优减振控制

提出非线性的分阶最优控制方法,并将其应用于梁的非线性振动压电减振控制。建立梁压电减振系统动力学模型,导出减振系统的非线性动力学运动微分方程,利用摄动法,实现非线性微分方程的线性化。将各阶线性方程解耦,化为状态空间方程。设计非线性分阶控制器,对减振系统进行分阶最优控制。仿真算例验证这种控制方法的有效性。     

基于灰平衡的印刷质量控制和评价

利用G7工艺中的HR、HC、SC以及NPDC参数来控制包装印刷机的灰平衡,采用客观评价和主观评价的实验方案,即通过对G7校正前后的输出样张进行测量,得到客观测量数据,再结合主观测试样张,利用定性指标评价方法和质量方程获得印刷品的综合质量分数,以评判控制的有效性。灰平衡控制后输出的印刷品HC_CMY值与G7标准值的偏差为8%,比校正前提高了24%,HR_CMY值与G7标准值的偏差为3.7%,比校正前提高了10.3%;HC_K值、HR_K值与G7标准值无偏差;CMY的NPDC与G7标准曲线在0~40%范围内拟合程度较好,在40%~50%和55%~70%范围内与标准曲线的偏差范围为[0,0.05];图像质量指标中的中性灰指标分数较灰平衡控制之前增加了18.3%。所提供的具体实践与评价方法及其研究结果表明:控制灰平衡可以有效地控制印刷品的质量。     

具有刚性运动基的柔性结构振动主动控制

针对具有刚性运动基的柔性板结构的振动主动控制进行了研究。建立了包含压电机敏元件的、具有刚性转动体与二维柔性板的、刚柔耦合系统的振动数学模型;获得了系统的状态方程、传感方程与反馈控制方程,根据输出反馈控制原理,求得了反馈增益矩阵,在此基础上进行了实验研究,实验结果证明了理论研究的合理性和有效性。     

最优组合预测方法在家用汽车需求预测中的应用

为了提高预测的准确性,引入了组合预测模型,将几个单一预测模型有机地结合起来,综合各个预测模型的优点,对未来几年内家用轿车需求进行预测.通过使组合预测误差平方和最小,确定各个单一预测方法的权重系数,得出更为准确的预测结果.计算结果表明该方法具有较好的实用性.     

空间桁架结构采用黏弹性阻尼的振动控制技术

航天器空间桁架结构在太空特殊物理环境下的振动控制问题是航天技术中的一大难题,为探讨阻尼被动控制技术的有效程度。首先从理论上分析黏弹性材料（VEM）的阻尼作用机理,由此设计一种双夹层圆柱式黏弹性阻尼器（VED）,研究VED阻尼杆在桁架中的最佳位置配置问题,并推导阻尼桁架结构的动力学方程,结合VEM的阻尼特性分析结构的动态品质。最后以一字型桁架为例,对VED阻尼被动控制效果进行仿真分析,结果显示在共振区内桁架的振幅衰减达35 %,可取得良好的控制效果。     

基于瞬时最优控制神经网络的建筑结构主动控制研究

改进一种基于瞬时最优控制的神经网络训练算法。本方法以瞬间最优控制价值函数最小化为训练目标,考虑了地震输入的能量,利用最速下降梯度法计算权值的改变量,并对敏感度矩阵进行近似处理,可解决神经网络控制中神经网络控制器难以获得的训练输入/输出样本对的难题。该方法适合多输入/多输出结构体系,整个推导过程都是针对此体系进行的。文中通过对一个三层框架结构体系进行有效的仿真计算,说明了算法的有效性。