地震作用下高层建筑结构的分散神经网络振动控制研究

针对地震作用下高层建筑振动神经网络控制问题,将神经网络理论与分散控制理论相结合,提出分散神经网络振动控制方案,并应用于高层结构地震反应振动控制中。利用多层前馈神经网络建立结构模型,预测结构的振动响应。基于NARMA-L2的神经自校正控制系统设计BP神经网络控制器,研究分散神经网络振动控制效果,并与神经网络集中控制进行比较。对某20层Benchmark结构模型进行数值模拟分析,结果表明,本文提出的分散神经网络振动控制方法简化了神经网络的结构,可有效控制结构振动和消除时滞;同时,相对于集中控制的单一失效,本文方法的可靠性更强且可以保证振动控制系统的实时响应。     

地震作用下高层建筑结构的重叠分散控制研究

针对地震作用下高层建筑结构大系统控制问题,引入分散控制的策略,导出重叠分散最优控制(Overlapping Decentralized Optimal Control)算法。该方法将包含原理与线性二次型(Linear Quadratic Regulator)最优控制原理相结合,通过扩展分解控制系统及协调收缩获得重叠分散控制器。对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析,结果表明,导出的重叠分散最优控制方法可以有效地抑制结构地震反应,控制效果不仅接近传统的集中控制方法,而且提高了高层结构大系统控制的鲁棒性和可靠性。本文方法可应用于大尺度高层结构振动控制中,实现高层建筑结构地震反应的可靠控制。     

地震作用下高层建筑重叠分散控制子结构划分机理研究

针对地震作用下高层建筑振动分散控制问题,引入信息共享的重叠分散策略,研究高层建筑振动重叠分散控制子结构划分机理。基于线型二次型(LQR)最优控制的最优权矩阵和H∞鲁棒控制的最优输出评价矩阵,分析评价高层建筑重叠分散控制子结构不同划分策略时的控制效果。对某20层Benchmark结构模型进行数值模拟与分析,结果表明,本文提出的两种重叠分散控制方法的性能评价方法,可指导任意层数高层建筑振动重叠分散控制子结构的合理划分,既保证控制系统良好的控制效果,又保证控制力在合理的范围内。     

基于神经网络算法的建筑结构振动分散控制研究

针对地震作用下建筑结构振动分散控制问题,引入神经网络算法,研究结构振动分散神经网络控制策略,来解决分散控制中各子系统的耦合问题和神经网络算法的训练成本问题.利用径向基函数RBF(Radical Basis Function)神经网络模型并基于newrb函数构建了RBF神经网络控制器,对某20层Benchmark结构模型分别进行集中控制和多工况子系统划分分散控制的数值模拟分析,结果表明,提出的各子系统耦合的分散RBF神经网络振动控制策略考虑了子系统间的信息共享,可有效控制结构的振动响应,且子系统达到理想训练结果所需的训练次数与BP网络相比显著降低.     

地震激励下参数不确定结构重叠分散保性能控制

对参数不确定结构振动控制方法进行了研究。基于包含原理,采用重叠分散控制策略与保性能控制算法相结合的方法,将高层建筑结构划分成一组子结构,对每一个子结构采用保性能控制方法设计控制器,提出了参数不确定结构重叠分散保性能控制方法,较好地解决了地震激励下参数不确定建筑结构的振动控制问题。以20层Benchmark结构模型为研究对象,采用重叠分散保性能控制策略和集中保性能控制策略进行数值模拟。结果表明,对于结构系统建模存在误差或系统本身存在不确定性的情况,本文提出的重叠分散保性能控制方法均能有效降低结构的地震响应,且能够保证控制系统的可靠性和稳定性。     

地震激励下参数不确定结构重叠分散保性能控制

对参数不确定结构振动控制方法进行了研究。基于包含原理,采用重叠分散控制策略与保性能控制算法相结合的方法,将高层建筑结构划分成一组子结构,对每一个子结构采用保性能控制方法设计控制器,提出了参数不确定结构重叠分散保性能控制方法,较好地解决了地震激励下参数不确定建筑结构的振动控制问题。以20层Benchmark结构模型为研究对象,采用重叠分散保性能控制策略和集中保性能控制策略进行数值模拟。结果表明,对于结构系统建模存在误差或系统本身存在不确定性的情况,本文提出的重叠分散保性能控制方法均能有效降低结构的地震响应,且能够保证控制系统的可靠性和稳定性。     

高层建筑结构的离散时间重叠分散H_∞控制方法

采用分散控制策略可有效解决多自由度的建筑结构振动控制问题。本文对地震作用下的高层建筑结构的振动控制方法进行研究,将重叠分散控制策略、离散时间H∞控制算法、线性矩阵不等式(LMI)方法和静态输出反馈控制方法相结合,提出了离散时间重叠分散H∞控制方法。基于包含原理和分解原理,将整个建筑结构控制系统划分为一系列子系统,对各个子系统采用离散时间重叠分散H∞控制方法进行控制。采用驱动器饱和控制策略,对20层抗震钢结构Benchmark模型进行数值模拟与计算。结果表明:全状态集中控制(理想驱动控制)、全状态集中控制(驱动器饱和控制策略)、部分输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)、重叠静态输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)、多重叠静态输出反馈控制(驱动器饱和控制策略)的平均控制率分别达到了63.4%、53.4%、50.7%、48.2%、32.6%,采用这些控制方法都获得了较好的控制效果;重叠分散控制策略降低了计算成本并且增加了控制器设计的灵活性。     

参数不确定结构动态输出反馈重叠分散保性能控制方法

针对参数不确定建筑结构在地震激励下控制方法,采用重叠分散控制策略,提出了动态输出反馈的重叠分散保性能控制算法。基于包含原理,一个大尺度结构分为一组具有共同部分的成对子系统,使用保性能算法和线性矩阵不等式设计了子系统的控制器,然后利用收缩原理,形成原系统的控制器。利用提出的动态输出反馈重叠分散保性能控制方法,对20层Benchmark结构模型进行数值模拟分析,并与采用重叠分散LQG、状态反馈重叠分散、输出反馈集中保性能控制方法进行了分析对比。结果表明,提出控制算法能够降低地震激励下结构动力响应且保证了控制系统在结构参数摄动下的鲁棒性。     

建筑结构多级分散稳定控制

建立大尺度建筑结构线性时不变分散控制模型。采用局部控制器和全局控制器的多级控制方法使闭环大系统分散稳定,并用H∞控制方法得到了建筑结构各独立子结构的局部控制器。通过构造特定的正定矩阵,将各独立子结构控制系统集结为整体结构的Lypunov函数;根据全局稳定条件,得到了满足建筑结构整体稳定性条件的全局控制器。进一步将全局控制器和局部控制器统一为一组线性矩阵不等式的优化设计,分析了由全局状态和部分状态设计全局控制器的方法。以20层钢结构基准模型在地震激励下的控制为例,验证了该多级分散控制的有效性。研究表明:该多级分散控制方法可以对大尺度建筑结构的位移、加速度等地震响应进行有效控制;采用部分结构状态设计的全局控制器可以协调子结构之间的振动影响,实现整体结构的稳定。     

建筑结构振动系统的多重叠分散静态输出反馈H_∞控制方法

采用分散控制方案能有效解决大尺度土木结构在地震作用下的结构振动控制问题。本文将静态输出反馈、重叠分散控制方法、线性矩阵不等式方法和H∞范数控制算法相结合,提出了多重叠分散静态输出反馈H∞控制方法。通过对状态矩阵添加一个微小的扰动,解决了在求解相应的线性矩阵不等式(LMI)时所遇到的计算困难问题。文中对20层Benchmark建筑结构模型进行数值模拟与计算。结果表明,部分输出反馈控制、重叠静态输出反馈控制和多重叠静态输出反馈控制均获得了与全状态集中控制相近的控制效果,减少了计算成本和控制器设计的复杂性。     

Robust control of electrically driven robots by adaptive fuzzy estimation of uncertainty

This paper presents a novel robust decentralized control of electrically driven robot manipulators by adaptive fuzzy estimation and compensation of uncertainty. The proposed control employs voltage control strategy, which is simpler and more efficient than the conventional strategy, the so-called torque control strategy, due to being free from manipulator dynamics. It is verified that the proposed adaptive fuzzy system can model the uncertainty as a nonlinear function of the joint position error and its time derivative. The adaptive fuzzy system has an advantage that does not employ all system states to estimate the uncertainty. The stability analysis, performance evaluation, and simulation results are presented to verify the effectiveness of the method. A?comparison between the proposed Nonlinear Adaptive Fuzzy Control (NAFC) and a Robust Nonlinear Control (RNC) is presented. Both control approaches are robust with a very good tracking performance. The NAFC is superior to the RNC in the face of smooth uncertainty. In contrast, the RNC is superior to the NAFC in the face of sudden changes in uncertainty. The case study is an articulated manipulator driven by permanent magnet dc motors.     

Decentralized direct adaptive fuzzy control of robots using voltage control strategy

Decentralized control is the most favorite control of robot manipulators due to computational simplicity and ease of implementation. Beside that, adaptive fuzzy control efficiently controls uncertain nonlinear systems. These motivate us to design a decentralized fuzzy controller. However, there are some challenging problems to guarantee stability. The state-space model of the robotic system including the robot manipulator and motors is in a noncompanion form, multivariable, highly nonlinear, and heavily coupled with a variable input gain matrix. For this purpose, adaptive fuzzy control may use all variable states. As a result, it suffers from computational burden. To overcome the problems, we present a novel decentralized Direct Adaptive Fuzzy Control (DAFC) of electrically driven robot manipulators using the voltage control strategy. The proposed DAFC is simple, in a decentralized structure with high-accuracy response, robust tracking performance, and guaranteed stability. Instead of all state variables, only the tracking error of every joint and its derivative are given as the inputs of the controller. The proposed DAFC is simulated on a SCARA robot driven by permanent magnet dc motors. Simulation results verify superiority of the decentralized DAFC to a decentralized PD-fuzzy controller.     

半主动TLCD对偏心结构的离散模糊变结构控制

采用在结构水平双向设置TLCD半主动控制装置的方法,对偏心结构在多维地震作用下的离散模糊变结构控制问题进行了研究.首先建立了结构-TLCD扭转耦联控制系统微分方程及其离散化状态空间表达,然后阐述了基于模糊逻辑的变结构控制的基本策略,最后应用该模糊变结构控制策略对一个五层偏心结构的TLCD半主动控制问题进行了仿真分析.仿真分析的结果表明,该方法在对结构的平动反应和扭转反应都能起到较好的减震效果的同时,还具有对结构固有参数不确定性的较强的鲁棒性.     

考虑控制延时影响的相邻建筑结构的离散变结构振动控制方法

研究了基于离散变结构控制算法的考虑控制延时影响的相邻建筑结构体系地震反应半主动控制的基本设计和计算方法。首先,建立了相邻结构体系的力学模型及连续运动状态方程,并将其离散化成标准离散状态方程形式。其次,简要地讨论了离散变结构控制器的设计方法,包括切换平面的选择及离散趋近率的构成．最后,应用本文方法对主楼12层,裙房5层的实例结构进行了数值仿真分析,结果表明,该控制方法不仅能有效抑制相邻结构地震反应的鞭梢效应,而且在控制延时存在的情况下,仍能保证系统的减震性能和稳定性。     

基于Takagi—Sugeno模型的半主动TLCD对偏心结构的减震控制

采用在结构水平双向设置TLCD半主动控制装置的方法，对偏心结构在多维地震作用下的振动控制问题进行了研究。首先论述了基于Takagi—Sugeno模型的模糊神经网络的基本理论。然后介绍结构-TLCD扭转耦联控制系统微分方程及其状态空间求解方法，最后在建立起半主动控制策略的基础上。利用基于Takagi—Sugeno模型的模糊神经网络，根据控制准则调整TLCD的开孔率，实现对结构的半主动控制。数值结果表明，这种方法能对结构的平动反应和扭转反应都能起到较好的减震效果。     

带有补偿器的高层建筑结构滑模控制

针对高层建筑结构无法进行全状态反馈控制的问题。本文应用了带有补偿器的滑模控制(SlidingModeControlwithCompensator ,即SMC&C)方法。该方法有以下优点 :一是可以方便地均衡控制力与控制效果 ,二是更易于设计有限状态反馈的控制律。为了得到更好的控制效果 ,设计控制律时 ,采用了指数趋近律方法。数值算例验证了本文方法的有效性。     

Improved suboptimal Bang-Bang control of aseismic buildings with variable friction dampers

One of the challenges in civil engineering is to find an innovative means of suppressing the structural vibration due to earthquake and wind loadings. This paper presents an approach for effectively suppressing vibrations of a structure with variable friction damper using a new Bang-Bang control input. A continuous function of story velocities is used to represent the improved control to reduce chatter, high frequency switching and avoid instability. With a genetic algorithm, the amplitudes of control and preloading friction forces individually prescribed in the controller and damper are optimized for enhancing the seismic performance of buildings. The control strategy for the friction damper is proposed to for three story building with one variable friction damper installed at the first story for seismic reduction. The numerical results indicate that a better reduction of peak response accelerations of floors can be achieved than those of the unmodified controller, and the adaptability of the control system is also improved greatly by comparison with the reduction ratios of the structural response energy excited by different earthquake intensities.