基于Sugeno型模糊神经网络的空间杆系结构的压电驱动器主动控制

摘要：

基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统.首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比.仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求.

关键词：空间杆系结构、压电驱动器、模糊神经网络、主动控制、仿真

所属期刊栏目：30

分类号：TU32;TP273(建筑结构)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划培育项目90715003;国家自然科学基金项目51178388,10972168;国家青年科学基金项目51008245

在线出版日期：2013-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：272-277