结构离复位控制的可行性研究

发展了一种离复位控制策略,通过考虑与模糊控制理论相结合实施结构振动控制。这种控制方法不仅体现了模糊控制系统无需精确数学模型即可有效执行控制功能,具有反应迅速、超调量小和鲁棒性好等诸多优点,而且解决了其控制规则不易建立的难题。采用这种控制策略,研究了一个底层设有主动拉索控制系统的多层结构的地震反应控制问题。在算例中通过与线性二次型最优控制算法进行控制效果的对比,验证了它的可行性。     

模糊控制在变风量空调控制系统中的应用研究

本文研究设计了模糊控制系统结构,建立了模糊控制规则库,设计了模糊推理机,进行了模糊控制输出量的解模糊,建立了模糊逻辑控制表等。研究结果表明,与传统的控制系统相比。变风量空调模糊控制系统具有更好的稳定性和节能效果。     

基于磁流变阻尼器的结构模糊半主动控制实验研究

基于磁流变阻尼器的结构半主动控制兼有被动和主动控制的优点,近年来受到了广泛的关注,但设计与之相适应的控制系统仍是一项具有挑战性的工作。本文针对多输入多输出结构-阻尼器系统,提出了一种基于遗传算法的模糊控制器设计方法。由遗传算法自适应优化生成模糊控制规则,建立从加速度响应到磁流变阻尼器控制电压之间的关系,对结构进行半主动控制。通过两个结构振动控制实验,证明了该方法的有效性。     

智能温度控制系统研究

温度是工业对象中的主要被控参数之一,工业企业中如何提高诸如电炉这样的温度控制对象的运行性能一直是现场技术人员努力解决的问题,由于这类对象的热惯性大滞后现象严重存在很多不确定的因素难以建立精确的数学模型,导致控制系统性能不佳甚至出现控制不稳定失控现象。目前控制领域还大量采用传统PID控制方式,但PID控制在对象的模型难以建立时参数调整不便仍是普遍存在的难题,模糊控制是近十几年来迅速发展的一项技术与神经网络及专家控制并成为智能控制,目前已成功应用于各种控制系统中模糊控制是以模糊集合论模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数学控制方法,属于非线性控制方法由于引入专家的逻辑思维方式使得模糊控制器具有一定的自适应控制能力,因而适用于难于用精确数学模型描述的系统并且有很强的鲁棒性和稳定性。     

吹膜机的模糊自整定PID温度控制系统的设计及应用

根据吹膜机温度控制系统的大滞后、非线性等特点,将常规PID控制和模糊控制相结合,设计了一种模糊自整定PID温度控制系统,该系统通过模糊控制规则实现PID控制器的参数的在线调整,以获得PID温度控制的最佳控制效果。建立了Simulink仿真模型,并对吹膜机温度控制系统的简化模型进行了仿真和分析。仿真结果表明:模糊自整定PID控制器有更小的超调量和更快的调节时间,使系统具有更好的控制性能。     

空调系统神经模糊控制器——结构和算法

提出了一种适用于空调系统控制的新型神经模糊控制器。这种神经模糊控制器将神经网络和模糊控制紧密结合，是一种以神经网络表示模糊控制规则的模糊控制系统，控制推理基于模糊推理的精确值法，神经网络采用后向传播（BP）学习算法。本文论述这种神经模糊控制器的结构和算法，其仿真和优化将另文论述。     

基于自适应模糊控制算法的公路桥梁MR半主动控制

摘要：为了有效处理振动控制中结构的非线性和外界荷载的不确定性,提出了基于自适应模糊控制算法（AFLC）的MR半主动控制算法。AFLC通过在线调节规则后件隶属度函数,以自适应模糊控制系统逼近等价控制律。通过引进Lyapunov稳定性理论设计了相应的自适应率。在此基础上结合限幅最优控制算法（clipped optimal）设计了适合MR阻尼器的半主动控制算法（AFLC/clipped optimal）。针对最近提出的公路桥梁控制的Benchmark问题进行仿真分析,结果表明：在不同场地类型和幅值的地震作用下,基于AFLC算法的主动和半主动控制策略都能够有效的抑制结构的地震响应,且MR半主动控制策略的控制效果与主动控制相近,表明了这种半主动控制策略具有很高的工程应用价值。     

模糊神经网络在高层建筑横风向振动控制中的应用研究

提出了模糊神经网络方法控制高层建筑横风向风振反应。通过观测部分楼层加速度和控制力输出，建立了模糊神经网络控制器，解决了传统控制中有限的传感器数目对系统振动状态估计的困难．利用模糊神经网络控制器预测结构的控制行为，消除了闭环控制系统中存在的时滞。利用模糊神经网络控制器的自学习能力来确定模糊规则和语言变量隶属函数，解决了土木工程复杂结构模糊控制中，难于依据专家的主观经验来确定模糊控制规则和语言变量隶属函数等困难。模糊神经网络方法的优势在于算法自身的鲁棒性，处理结构非线性、参数不确定性及时变等问题的能力。通过对基准建筑的刚度不确定性分析，讨论了模糊神经网络控制器的鲁棒性。仿真分析表明，模糊神经网络控制策略能有效地抑制高层建筑的横风向风振反应，控制效果略优于LQG控制，而拥有LQG控制不具备的诸多优点。     

模糊离散变结构控制系统研究

系统研究了模糊离散变结构控制的设计方法，提出了几种具体设计方案．对于变结构控制而言，模糊逻辑的引入可以使滑模(变结构)控制具备推理和学习能力，控制信号得以柔化，能够减轻或避免一般滑模控制的抖振现象；对于模糊控制而言，滑模控制思想的引入可以大大简化控制结构，保证控制系统的鲁棒稳定性，对模糊控制系统的设计和性能分析提供了一种工具．     

柔性结构的模糊主动振动控制研究

针对柔性结构在不同激振信号下的振动抑制问题，研究了如何应用模糊控制理论实现柔性结构的主动控制，提出了一种基于连续模糊判决函数的模糊ＰＤ主动振动控制方法，对悬臂梁分别在瞬态、正弦及随机激振下的模糊ＰＤ主动振动控制进行了仿真研究。结果表明：模糊ＰＤ控制对上述三种激振信号的振动均有明显的抑制作用。由于模糊ＰＤ主动振动控制对结构的不依赖性，该方法对难以建模的大型柔性结构的主动振动控制具有实际意义。     

ATMD-结构带有补偿器的模糊滑模控制

针对基于指数趋近律的滑模控制算法设计ATMD系统中的主动控制力偏大、控制系统抖振过大等不足,采用一种带有补偿器的滑模控制算法来计算ATMD系统的主动控制力。考虑到外部能量有限问题,引入了相应的饱和控制器。同时,为了减小控制系统的抖振,设计了一种基于模糊自适应调整的滑模控制律。以一个单自由度结构模型为例进行了相应的数值分析,与相应的由未含补偿器的指数趋近律方法设计的ATMD控制系统以及TMD和AMD控制系统的控制效果进行对比来验证所提方法的有效性。     

两种结构预测控制律的研究

为了解决结构控制计算复杂及控制力迟时等问题,用GM(2,1)模型模拟了地震作用,深入研究了控制力的预测和迟时控制方法。采用模糊控制和次优控制方法研究了受控结构的减震效果。研究表明,两种控制方法均能有效地减小结构的地震反应,通过合理选取控制系统的参数,次优控制方法能取得接近模糊控制的控制效果。     

基于T-S型模糊逻辑的半主动摩擦阻尼器对非线性结构的振动控制

采用T-S(Takagi-Sugeno)型模糊逻辑调节半主动摩擦阻尼器正压力的方法对非线性结构的振动控制问题进行了研究。首先,建立了采用连续Bouc-Wen滞回模型的非线性结构控制系统运动方程,运用时程分析法确定了小震下摩擦阻尼器的初始滑动力,然后在建立半主动控制策略的基础上,采用T-S型模糊逻辑调节作用在半主动摩擦阻尼器上的正压力,实现对非线性结构的振动控制。数值分析结果表明,该方法能有效地减小非线性结构在地震激励下的峰值响应。     

基于智能算法的高层建筑非线性地震反应的MR阻尼器半主动控制

研究了第三阶段结构振动控制的Benchmark问题;设计了基于模糊神经网络的控制器模型;采用磁流变(MR)阻尼器作为控制装置,对一座20层Benchmark建筑结构进行了非线性地震反应的数值仿真分析。首先,通过神经网络对足尺MR阻尼器进行了动力特性的辨识;其次,在设计模糊神经网络控制器时,提出了分区控制的设计思路。将智能控制器半主动控制下的仿真结果与样本LQG控制进行了对比分析。结果表明:提出的智能控制器能有效抑制高层建筑结构的非线性地震反应;与样本LQG控制相比,由于智能控制器的内在鲁棒性和对结构非线性反应控制的稳定性,在非线性结构的振动控制中有很大的应用潜力。     

建筑结构地震反应的模糊开环控制

本文将模糊控制理论用于建筑结构地震反应的控制。将地震波加速度作为模糊控制器的输入变量,通过模糊推理运算,得到控制力的大小。在模糊控制器中使用了七条模糊控制规则,并考虑实际控制系统时间滞后,通过数值计算说明引入模糊推理运算后,控制系统的输入输出为非线性关系。模糊开环控制能有效地减小建筑结构的地震反应。     

用模糊神经网络实现结构的主动控制

本文利用模糊联想记忆神经网络作为控制器，对任意初始状态的结构自由振动进行主动控制。控制过程中无须知晓结构振动的数学模型且对过程参数不敏感。数值仿真的结果表明，该控制器具有较强的适应能力和良好的稳定性，结构受控后振动衰减迅速，且控制器结构简单。     

应用SMA智能阻尼器的结构模糊控制

利用形状记忆合金(SMA)的弹性模量随温度变化的特性和SMA超弹滞回耗能特性,设计提出一种新型SMA智能阻尼器。采用模糊控制器确定SMA智能阻尼器的SMA丝工作组数,从而瞬时准确地确定SMA智能阻尼器的刚度和阻尼的档位,并有效降低受控结构地震反应。利用MATLAB提供的模糊控制工具箱和Simulink模块建立仿真模型,数值分析某三层框架结构在无控、主动控制和模糊控制三种情况下的地震反应。仿真结果表明:在模糊控制情况下框架结构底层位移和加速度反应幅值分别降低了41%和48%,控制效果显著,接近主动控制的效果,从而验证了所设计提出的SMA智能阻尼器及其模糊控制的有效性与可靠性。     

测控系统中采样数据的时序模糊聚类研究

本文针对测控系统中采样伪数据的剔除问题,采用模糊集分析的方法,根据测控系统的工作特点,阐明了使系统采样数据真伪分离的时序模糊聚类模型。并且以实例说明了该模型在火控系统雷达角跟踪性能综合检测中的应用。     

Fuzzy controllers for nonlinear interconnected tmd systems with external force

Abstract

This paper investigates the effectiveness of a passive tuned mass damper (TMD) and active fuzzy controllers in reducing structural responses under external forces. In general, TMD is good for linear systems. We propose here a fuzzy controller to deal with nonlinear systems. For the fuzzy controller, a stability criterion in terms of Lyapunov's direct method is derived to guarantee the stability of interconnected TMD systems. Based on decentralized control and this criterion, a set of model‐based fuzzy controllers are then synthesized via the technique of parallel distributed compensation (PDC) to stabilize the nonlinear interconnected TMD system. Finally, an example is given to illustrate the concepts discussed throughout this paper.