ANFIS技术实现磁流变阻尼器的逆向建模及其应用

提出一种利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)技术有效解决磁流变(MR)阻尼器所固有的高度非线性动特性问题的方法.基于ANFIS技术建立了对于工程应用至关重要的MR阻尼器的逆向智能模型,成功地辨识出描述其阻尼力-输入电压关系的逆向动特性.在此基础上提出了一种基于最优控制的智能半主动控制策略.数值仿真结果表明了本文所提出方法的有效性和实用性,将其应用于工程纬构振动控制,能够取得良好的效果.     

大跨度拱桥磁流变阻尼器减震控制

对拱桥这种大型结构在地震激励作用下实施减震控制是提高结构安全性的重要途径。为实现磁流变阻尼器在拱桥振动控制中的应用，提出在拱桥上设置磁流变阻尼器的减震控制方案。以改进的现象模型作为磁流变阻尼器的计算模型，采用LQG控制器一基于Sign函数的半主动控制算法，建立拱桥结构一磁流变阻尼器控制系统。最后，建立一平面拱桥模型，对该拱桥采用磁流变阻尼器进行减震控制分析。仿真分析结果表明通过合理地设计控制策略，拱桥磁流变阻尼嚣半主动控制可使拱桥地震反应取得良好的减震效果，而且半主动控制效果明显优于被动控制。     

基于信赖域方法的MR阻尼器瞬时最优半主动控制实验研究

通过对一个悬臂梁的磁流变(MR)阻尼器控制试验研究了一种基于信赖域方法的MR阻尼器瞬时最优半主动控制算法.该控制算法不以主动最优控制力为目标出力,而是从MR阻尼器的性能出发,提出了MR阻尼器瞬时最优半主动控制的指标函数;同时将下一时刻阻尼器的可能出力范围作为半主动控制问题的限界约束条件,应用精细积分法将MR阻尼器半主动控制问题转化为一组带有限界约束的最小值优化问题;最后采用信赖域方法在限界约束内求解得到半主动最优控制力.悬臂梁控制试验通过dSPACE控制平台实现,试验中采用NARX神经网络建立了MR阻尼器模型并在每个时间步长对阻尼器的出力范围进行预测.在不同强度的随机激励下对所提出的控制算法的控制效果进行了验证,并与不同控制算法的控制效果进行了比较.试验结果表明,时间步长的选择对基于信赖域方法的瞬时最优半主动控制算法的控制效果有很大的影响.通过与Passive-off,Passive-on被动控制及Clipped-optimal控制算法的比较,也证明了所提出的控制算法的控制效果,特别在对结构反应均方值的控制效果上的优越性.     

基于磁流变阻尼器的机车横向悬挂半主动控制研究

半主动控制与被动控制和主动控制相比具有可靠性高、能耗低和容易实现的特点,正成为一种颇具前景的悬挂振动控制方式.利用磁流变液的流变特性制成的磁流变阻尼器是一种性能优良的半主动控制装置.本文首先建立了采用磁流变阻尼器的三自由度机车车辆横向半主动悬挂系统模型;在对磁流变阻尼器的阻尼特性进行试验研究的基础上,提出了一种磁流变阻尼器的数学模型,并用优化方法确定了的模型参数;而后提出了一种半主动控制策略,得到了系统的振动响应;与被动悬挂相比,采用磁流变阻尼器的机车横向半主动悬挂系统可显著降低悬挂质量的加速度值.     

升船机地震鞭梢效应基于神经网络预测的MR智能半主动控制

磁流变（MR）智能阻尼器是利用磁流变液产生阻尼力的半主动控制装置，该装置具有机械构造简单，动力范围宽广，只需要较小的能量输入就能产生大的输出力，因此被证明能有效运用于土木工程结构来抵抗强烈地震和强风。但是由于磁路材料、线圈结构、控制电源等因素的影响，使得MR阻尼器存在明显的磁迟效应。目前，应用MR阻尼器作为控制装置的研究中对磁迟效应考虑较少。神经网络具有很强的自适应性和处理非线性问题的能力，能够对难以用数学方法描述的非线性对象进行精确预测和建模。运用神经网络来预测MR阻尼器的力学性能，通过对未来时刻输出力的精确预测来弥补磁迟效应所耽搁的时间，在此基础上实现基于神经网络预测的MR智能半主动控制。应用提出的方法来控制三峡升船机屋盖MR智能隔震系统以减小顶部厂房的地震鞭梢效应，仿真计算结果表明：神经网络预测能很好的解决MR阻尼器的磁滞效应对控制带来的不利影响，升船机顶部厂房层间位移和柱底弯矩均有明显的减小，能有效抑制升船机顶部厂房的地震鞭梢效应。     

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。     

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。     

MR阻尼器对建筑结构地震反应的半主动H∞控制

研究应用MR阻尼器对建筑结构地震反应进行半主动控制的算法和原理。介绍了MR阻尼器的恢复力模型,并对其参数进行了设计,提出了基于全状态反馈与基于观测器的半主动H∞ 控制律。通过对装有两个MR阻尼器的六层框架结构的地震反应分析表明,基于这两种半主动控制律的控制方法能有效地减小结构的地震反应,并且具有好的鲁棒性能。     

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。     

导管架式海洋平台结构的磁流变阻尼隔震控制

首先针对渤海JZ20-2MUQ导管架式海洋平台结构，建立了应用磁流变阻尼器的智能隔震体系，并通过对导管架式海洋平台结构特点和磁流变阻尼器性能的分析，提出了磁流变限位型阻尼器被动控制、Passive off、Passive on和半主动四种控制方案。然后，分别在冰激振动和地震作用下，对平台隔震结构进行了数值仿真计算，分析比较了不同磁流变阻尼控制方案对平台隔震结构的控制效果以及对隔震层变形的限制作用。结果表明。磁流变阻尼隔震控制方案能有效控制导管架式平台结构的振动，平台结构位移和甲板加速度反应可降低30％以上，隔震层变形可控制在40mm左右的有限范围内。     

基于Bouc-Wen方程的磁流变阻尼器实验建模

在实验数据的基础上建立了磁流变阻尼器输出力与不同定常电流控制量的关系,讨论了提高预测精度的方法,对修正Bouc-Wen模型进行了进一步的简化修正.新的模型继承了Bouc-Wen模型对激励的适应能力,没有使用修正Bouc-Wen模型中参数随控制电压线性变化的函数,将控制量从Bouc-Wen方程中分离了出来.本文模型的预测结果与实验数据相一致,表明本文提出的模型能准确地预测不同谐波激励和不同定常电流控制下的磁流变阻尼器输出力.     

磁流变阻尼器在结构振动控制中的应用

磁流变阻尼器是一种比较理想的半主动控制装置。综述磁流变阻尼器在建筑工程、桥梁工程、机械工程、船舶与海洋工程以及航空工程等领域的结构振动控制中的应用概况。     

基于磁流变阻尼器的结构损伤模拟试验研究

本文提出了一种利用磁流变阻尼器模拟受压构件刚度折减的试验方法。通过改变磁流变阻尼器通电电流来调整受压构件的抗压刚度的大小。在输电塔桁架截断动力模型试验中,利用该方法模拟受压构件刚度的瞬时折减。结合短时傅里叶变换方法,对构件发生刚度折减的时间进行损伤识别。试验结果验证了该方法的有效性。     

一种磁流变阻尼器的阻尼器控制器的实验测试

介绍了一种基于Signum函数的磁流变阻尼器的阻尼器控制器的算法,建立了基于快速控制原型技术的磁流变阻尼器的阻尼器控制器的快速原型系统及基于dSPACE实时仿真系统的磁流变阻尼器的阻尼器控制器的虚拟测试系统.研究结果表明基于Signum函数的磁流变阻尼器的阻尼器控制器具有良好的阻尼力跟随能力.     

基于遗传算法的磁流变阻尼器模型参数识别

优化技术是一种以数学为基础,可用来求解各种工程问题最优解的应用技术.本文利用磁流变阻尼器动态特性数据,采用遗传算法进行阻尼器模型参数识别优化过程,最终将得到的磁流变阻尼器模型参数用于土木工程结构振动控制研究.已建立的磁流变阻尼器的动力特性将在不同的电场强度和变化的位移幅度下进行测试,可以得到在不同位移和速度下恢复力的滞回曲线,建立Bouc-Wen模型.把根据试验得到的滞回曲线和使用遗传算法对模型参数进行优化的结果进行比较可知,这种模型的参数可以以十分小的误差得到优化.     

基于磁流变阻尼器的高速机车横向半主动振动控制研究

摘 要：在分析磁流变阻尼器Bouc_Wen立方修正模型及高速机车振动特点基础上,提出应用磁流变阻尼器进行机车振动控制,建立了基于磁流变阻尼器的17自由度高速机车横向半主动模型。针对模型的非线性特征,在简单模糊控制规则基础上,提出根据控制效果实时修正磁流变阻尼器输入参数的自适应模糊控制策略。在MatLab环境中进行仿真,结果表明：与被动控制、简单模糊控制相比,自适应模糊控制能有效衰减机车横向振动;在低频阶段,尤其是对乘坐舒适度影响大的5~8HZ范围内能显著提高高速机车的平稳性和乘坐舒适性。     

智能TMD对高层建筑风振响应的抑制

将传统的TMD与磁流变阻尼器相结合，设计了用于高层建筑抗风的新型智能TMD。采用修正的Bingham模型来描述磁流变阻尼器的力学性能。根据滑模控制(SMC)算法，研究了如何用智能TMD半主动控制系统对高层建筑的风响应进行抑制以及当控制系统的输出反馈状态受限时的控制方法。本文算例表明，当半主动控制策略一样时，最优控制和滑模控制两种控制算法的控制效果相差不大；当结构参数出现不确定和反馈状态受限时，本文提出的智能TMD控制系统的风控效果仍然良好。     

基于系统识别理论的磁流变阻尼器模型

磁流变阻尼器(MR damper)是一种新型的半主动结构振动控制装置。只要给该阻尼器输入很小的能量,它就能在极短的时间内(毫秒级)产生很大的力。这种阻尼器的性能可通过一组非线性微分方程来描述,物理参数包括位移、电压和力。给阻尼器输入位移和电压,阻尼器能产生一定的力。基于系统识别理论,采用ARX模型和优化神经网络技术对磁流变阻尼器的性能进行了仿真。训练后的神经网络能分别通过前向模型和反向模型精确地预测磁流变阻尼器的力和电压。把这样的神经网络用于控制系统,还能实现结构的主动控制。