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基于神经网络的结构振动预测控制研究

韩亚伟  
【摘要】:作为一种新兴的技术,结构控制已被理论和实践证明是抵御地震灾害的有效手段。目前国内外广泛研究的控制算法在理论上都可以取得巨大的成功,但是由于建筑结构本身的特点,使得在控制器设计时所依据的结构模型很难精确得到。智能材料与智能控制方法的研究解决了传统控制理论中存在的问题,为结构控制技术开辟了新的领域。 本文提出了基于人工神经网络(ANN)技术的系统辨识方法,建立了能够比较精确反映结构动态特性的辨识模型。基于预测控制建模简单的特点,结合人工神经网络技术设计出一种新型控制器,可以避免传统算法如LQG计算量大的缺点;时滞会在结构控制时产生负面影响,利用神经网络预测结构的响应,提前施加控制信号,可有效地降低结构响应;针对目前建筑结构振动控制装置的缺点,利用智能磁流变流体(MR)材料对结构进行半主动控制,并基于预测控制理论提出了简单易行且有效的结构控制方法,通过仿真算例验证了本文所提出方法的有效性与实用性。


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