智能结构振动主动控制中驱动器的最优配置

从振动主动控制系统的振动能量和控制能量的角度出发,基于遗传算法(ＧＡ)求解智能结构振动主动控制中驱动器的最优配置问题·为了获得最佳的控制效果,对常规遗传算法进行了适当的改进·最后以悬臂梁为例,讨论了压电驱动器的位置对智能结构振动主动控制效果的影响     

遗传算法在结构振动控制中的应用

对遗传算法(GA)在建筑结构系统辨识、振动控制算法、结构振动控制作动器优化布置和作动器参数优化等研究方向的应用进行了较全面研究和计算机仿真分析.结果表明,遗传算法是一种高效的搜索计算和优化计算方法,这一算法非常适合处理结构振动控制领域中的诸多复杂优化问题,能够精确地识别复杂结构系统的动态响应,实现结构振动控制系统的优化设置.     

压电智能梁振动控制的遗传算法优化设计

应用遗传算法，对用离散分布压电作动－传感元件的智能梁进行振动主动控制，研究其结构优化设计问题。考虑控制增益的影响，以模态阻尼比为优化准则，用罚函数法对非线性约束优化问题的结束条件进行处理，对直接速度负反馈控制系统中的结构参数进行优化。最后，以悬臂梁为例，分别给出不同控制增益下，单点配置问题和多点并置问题的最优解。     

自适应桁架结构局部积分力反馈振动阻尼控制研究

本文主要研究自适应桁架结构的振动控制理论和方法，将结构中主动构件的局部弹性内力经过积分和比例反馈控制器运算后，得到主动构件的输出控制力，以实现结构的振动阻尼控制。文中还引入模态应变能因子的概念，建立了主动构件配置的多目标优化函数，以研究其优化配置问题。通过一平面自适应桁架结构的优化配置计算和数值仿真，说明了文中所述控制方法的有效性。     

一种快速收敛的遗传算法及其应用

为了解决遗传算法的收敛速度和全局收敛性之间的矛盾,提出了一种快速收敛的遗传算法,即“适应度缩放”加“有偏外来移民”的遗传算法。将该方法应用于柔性结构振动主动控制中的作动器／传感器位置及反馈增益的优化,其优化效果明显优于传统的优化算法。数字仿真结果表明,对于复杂非线性约束优化问题,该遗传算法具有较好的快速收敛性和全局收敛性,由优化了位置的作动器／传感器和优化增益的控制系统具有良好的减振效果。     

基于可靠性的框架结构作动器/传感器最优配置

建立在模态可控度及最小费用函数的基础上，针对目前因使用组合优化来布置作动器计算量大的缺点，采用遗传算法来确定振动主动控制中作动器的最优配置．为适于框架结构的具体计算，对常规遗传算法约束条件的处理进行了改进．考虑到主动控制系统的可靠性，为了进一步确定作动器／传感器的最优配置，本文定义了一个可靠性指标，采用常规的Monte-Carlo法计算各种配置的可靠性，在可靠性基础上最终确定最优配置方案．本文最后给出了计算实例。     

发动机振动主动控制系统低能耗研究

针对发动机主动控制耗能大的问题,自主设计了一款新型高效的振动发电机来收集振动能量,并通过外接电路将收集的振动能量用于发动机振动主动控制中;基于振动理论,建立了单自由度发动机振动主动控制系统数学模型,利用PID控制策略,以正弦信号代替发动机的二阶惯性力作为激励源,通过Simulink仿真工具进行了仿真分析。结果表明,新型振动发电机用于低、中频段振动信号中可以有效地减少外部功能;采用PID控制可以在较宽的频率范围内衰减垂直振动,满足减震要求。     

基于遗传算法和LQR的主动动力吸振器优化

动力吸振器作为抑制特定频率范围内结构物过大振动的有效装置,一直是理论研究和工程应用中的热门课题.本文针对在工作环境比较复杂噪声信号较多的情况下,在频域时域内分别采用遗传算法和LQR的控制方法,对主动动力吸振器进行了优化,数值计算结果表明,说明经过遗传算法优化,再经过LQR的控制系统能较好的适应噪声信号较多的情况.     

基于遗传算法的含时滞主动悬架离散系统最优控制

针对存在时滞的主动悬架离散系统控制问题,提出一种基于遗传算法的最优控制方法;在含时滞的二自由度1/4主动悬架动力学基础模型上,采用零阶保持器进行离散化,通过状态变量扩维标准化处理,建立隐含时滞的主动悬架离散系统一般描述模型;采用遗传算法优化控制系统中的加权矩阵,解决最优控制器权重主观性和优化速度缓慢对主动悬架控制性能的不利影响,并利用MATLAB软件进行实例仿真。结果表明,与单纯采用最优控制方法相比,所提出的方法对含时滞的主动悬架离散系统有良好的控制效果,但是时滞量越大,改善效果越差。     

利用遗传算法的磁流变阻尼器结构含时滞半主动控制

为解决磁流变阻尼器控制系统中普遍存在的时滞问题,提出一种基于遗传算法的磁流变阻尼器结构含时滞半主动控制策略.该策略以含时滞微分动力学方程为依据,采用先进的并行算法对结构控制力进行优化,然后将结果代入磁流变阻尼器的电流与阻尼力关系式中优化出相应的电流,最终将该电流施加给振动系统从而获得理想的控制效果.为了验证该策略的有效性,选用一个在底部安有磁流变阻尼器的3层平面框架为控制对象,通过该策略的优化过程得出了一系列仿真结果,证明该半主动控制策略控制效果明显.     

基于主动半主动混合控制的电磁混合悬架系统设计及试验研究

本文提出了一种采用主动-半主动混合控制的电磁混合悬架,并且具有3种工作模式,分别侧重于改善悬架的隔振性、轮胎接地性和综合性能.结合主动控制与半主动控制的优点,建立了主动-半主动混合控制系统.设计了LQG控制策略,并通过遗传算法确定了各模式下的加权系数.进行了仿真分析,结果表明：采用混合控制的电磁混合悬架相比电磁主动悬架,能够明显减少能量消耗,且控制效果与电磁主动悬架相差不大.最后进行了试验研究,试验结果与仿真结果较为一致,从而验证了电磁混合悬架系统结构的有效性和控制方法的正确性.     

基于修正模态的混合遗传算法结构损伤识别

采用模态参数对结构进行损伤识别时,测试模态参数包含的误差使识别结果受到影响,严重时甚至不能反映结构的实际破损情况.结构损伤检测可以作为一优化问题.为此提出一种基于修正测试模态的损伤识别方法,即将基于测试频率和修正后的测试振型组成的函数作为优化目标,由具有鲁棒性及易于处理非确定性信息能力的遗传算法和局部搜索算法组成的混合遗传算法作为优化工具.基于桁架的分析结果表明,即使在测试数据包含误差的情况下,采用该方法也能获得满意的识别结果.     

船舶钢-复合材料组合基座减振设计方法分析

以有/无阻振质量组合结构基座与钢结构基座设计为例，选择振级落差作为减振评价指标，以结构重量为目标函数，考虑振级落差和应力等约束条件进行动力学优化设计比较分析.建立了相应结构动力学优化数学模型，并采用Kriging代理模型和遗传算法进行求解.结果表明：组合基座比钢基座具有更好的隔振效果；复合材料的引入对减振作用最大；阻振质量在基座减振中也有一定效果；采用优化设计方法是组合基座设计的必要手段.     

计及能耗经济性和电池寿命的PHEV能量管理策略优化

针对一款混联式双电机插电混合动力汽车,建立了整车动力学模型和电池寿命衰减模型,同时为反映电池温度对电池寿命的影响,建立了电池温度模型;考虑能量管理控制对能耗经济性和电池寿命衰减的影响,制定了一种多模式逻辑规则能量管理策略,并分析了控制参数变化对能耗经济性和电池寿命的影响。建立包含等效油耗和电池寿命衰减的多目标优化模型,基于多目标改进遗传算法对能量管理策略控制参数进行优化,优化结果表明：基于本文插电式混合动力汽车能量管理策略的优化方法得到的控制参数Pareto最优解集兼顾了插电式混合动力汽车的能耗经济性和电池寿命,可以得到多组不同的控制参数优化解,为能量管理策略的设计应用提供了多种可供选择的方案。     

应用迭代学习控制的减震系统主动控制

在大多数工程系统中,要求减少或者消除振动的影响。过去被动的解决方法是利用弹性体装置,这样会人为地降低机械性能。所以针对这一控制问题,提出了振动主动控制的方法,从而大大地提高了在低频时的减震效果。针对周期性震动源的问题,提出应用迭代学习控制的参数最优算法,采用主动/被动混合控制的"质量弹簧阻尼"装置,其仿真结果表明该控制方案具有良好的性能,特别在10Hz及20Hz频率下,能在较短的时间内使得系统位移为零,从而达到减震的效果。     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

柔性系统的混合时滞滤波器设计

将系统频率或阻尼变化的分布函数引入时滞滤波器的设计中,得到一种期望残留振荡最小、能够适应参数绵最优滤波器,并与传统滤波器的鲁棒性和时滞长度进行了比较,通过插值的方法来设计混合时滞滤波器,能够很方便地得到近似最优滤波器,大大减少了计算量,将所设计的时滞滤波器应用到柔性机械臂末端残留振动的控制系统中,实验结果表明,残留振动最小的混合时滞滤波器与最优时滞滤波器的控制效果基本相同,从而得到了一种用比较简单的设计方法得到性能较好的时滞滤波器的有效途径。     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

大跨空间结构振动抑制的阻尼器优化布置

提出适宜的适应度函数,将遗传算法的种群思想引入模拟退火算法中,构造出遗传算法与模拟退火算法的组合算法,用于空间结构振动抑制的阻尼器位置和数量寻优。通过空间网壳在不同冲击荷载作用下的算例分析发现,若设置合适的控制参数,运用组合算法可迅速准确地找到全局最优解方案。