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基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

潘兆东 谭平 周福霖

潘兆东, 谭平, 周福霖. 基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制[J]. 工程力学, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
引用本文: 潘兆东, 谭平, 周福霖. 基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制[J]. 工程力学, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
PAN Zhao-dong, TAN Ping, ZHOU Fu-lin. SEMI ACTIVE NONLINEAR ROBUST DECENTRALIZED CONTROL BASED ON GUARANTEED PERFORMANCE ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK[J]. Engineering Mechanics, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
Citation: PAN Zhao-dong, TAN Ping, ZHOU Fu-lin. SEMI ACTIVE NONLINEAR ROBUST DECENTRALIZED CONTROL BASED ON GUARANTEED PERFORMANCE ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK[J]. Engineering Mechanics, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453

基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
基金项目: 科技部“十二五”支撑计划子课题(2012BAJ07B02);国家自然科学基金项目(97315301-07,51408142);教育部创新团队项目(IRT13057)
详细信息
    作者简介:

    潘兆东(1986-),男,陕西人,博士,主要从事工程结构减震控制研究(E-mail:pzd0101@126.com);周福霖(1939-),男,广东人,教授,硕士,中国工程院院士,主要从事结构抗震与减震方面的研究(E-mail:zhoufl@cae.cn).

    通讯作者: 谭平(1973-),男,湖南人,教授,博士,主要从事结构抗震、减隔震研究(E-mail:ptan@gzhu.edu.cn).
  • 中图分类号: TU352.1+1

SEMI ACTIVE NONLINEAR ROBUST DECENTRALIZED CONTROL BASED ON GUARANTEED PERFORMANCE ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK

  • 摘要: 该文针对模型参数不确定的非线性结构半主动分散控制问题进行研究。首先,采用退化Bouc-Wen滞回模型模拟层间恢复力,并考虑模型参数(质量、刚度和阻尼)不确定及子系统间的耦合项,建立了子控制系统误差状态方程;在此基础上,设计了由保性能控制项和自适应逼近控制项构成的子控制器,其中,保性能控制项通过求解转化为线性矩阵不等式的保性能控制问题得到,逼近控制项通过RBF神经网络自适应控制律确定,同时利用Lyapunov稳定性理论对其稳定性及权值有界性进行证明;从而建立了适用于不确定结构非线性振动控制的保性能自适应RBF神经网络鲁棒分散控制(GCARBF)算法。最后,对一8层非线性结构进行MR半主动分散控制设计及0.3 g~0.8 g地震下仿真分析,结果表明了所提算法的有效性与优越性。
  • [1] 席裕庚. 动态大系统方法导论[M]. 北京:国防工业出版社, 1988:3-5. Xi Yugeng. Introduction of large scale dynamic systems[M]. Beijing:National Defense of Industry Press, 1988:3-5. (in Chinese)
    [2] Lynch J P, Law K H. Decentralized control techniques for large-scale civil structural systems[C]//Proc. of the 20th Int. Modal Analysis Conference (IMAC XX). Los Angeles. Bellingham:Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, 2002.
    [3] Xu B, Wu Z S, Yokoyama K. Neural networks for decentralized control of cable-stayed bridge[J]. Journal of Bridge Engineering, 2003, 8(4):229-236.
    [4] Rofooei F R, Monajemi-Nezhad S. Decentralized control of tall buildings[J]. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 2006, 15(2):153-170.
    [5] Monajemi -Nezhad S, Rofooei F R. Decentralized sliding mode control of multistory buildings[J]. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 2007, 16(2):181-204.
    [6] Loh C H, Chang C M. Application of centralized and decentralized control to building structure:analytical study[J]. Journal of Engineering Mechanics, 2008, 134(11):970-982.
    [7] 李宏男, 李瀛, 李钢. 地震作用下建筑结构的分散控制研究[J]. 土木工程学报, 2008, 41(9):27-33. Li Hongnan, Li Ying, Li Gang. Decentralized control of structures under earthquakes[J]. China Civil Engineering Journal, 2008, 41(9):27-33. (in Chinese)
    [8] Wang Y. Wireless sensing and decentralized control for civil structures:theory and implementation[D]. Stanford, California:Stanford University, 2007.
    [9] Wang Y, Lynch J P, Law K H. Decentralized H controller design for large-scale civil structures[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2009, 38(3):377-401.
    [10] 蒋扬, 周星德, 王玉. 建筑结构鲁棒分散控制方法研究[J]. 振动与冲击, 2012, 31(6):37-41. Jang Yang, Zhou Xingde, Wang Yu. A robust decentranzed control method for architectural structures[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012, 31(6):37-41. (in Chinese)
    [11] 雷鹰, 伍德挺, 刘中华. 一种适用于大型工程结构的分散振动控制方法[J]. 振动工程学报, 2012, 25(4):411-417. Lei Ying, Wu Deting, Liu Zhonghua. A decentralized vibration control algorithm for large-scale engineering structures[J]. Journal of Vibration Engineering, 2012, 25(4):411-417. (in Chinese)
    [12] 汪权, 王建国, 裴阳阳. 地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究[J]. 计算力学学报, 2012, 29(5):681-686. Wang Quan, Wang Jianguo, Pei Yangyang. Decentralized fuzzy iterative learning control of tall buildings under earthquakes[J]. Chinese Journal of Computational Mechanics, 2012, 29(5):681-686. (in Chinese)
    [13] 潘兆东, 谭平, 周福霖. 大型结构小增益分散稳定化容错控制研究[J]. 工程力学, 2017, 34(6):128-136. Pan Zhaodong, Tan Ping, Zhou Fulin. Decentralized stable fault-tolerant control for large-scale structure[J]. Engineering Mechanics, 2017, 34(6):128-136. (in Chinese)
    [14] Yu Y, Li L, Leng X, et al. A wireless decentralized control experimental platform for vibration control of civil structures[J]. Smart Structures and Systems, 2017, 19(1):47-56.
    [15] Ma T W, Xu N S, Tang Y. Decentralized robust control of building structures under seismic excitations[J]. Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2008, 37(1):121-140.
    [16] 孙万泉, 李庆斌. 基于LMI的高层建筑结构分散H2/H鲁棒控制[J]. 地震工程与工程振动, 2007, 27(6):218-222. Sun Wanquan, Li Qingbin. Decentralized H2/H robust control for large-scale building structure based on linear-matrix inequalities (LMI)[J]. Journal of Earthquake Engineering and Engineering Vibration, 2007, 27(6):218-222. (in Chinese)
    [17] Li H, Wang J, Song G, et al. An input-to-state stabilizing control approach for non-linear structures under strong ground motions[J]. Structural Control & Health Monitoring, 2011, 18(2):227-240.
    [18] 潘兆东, 谭平, 周福霖. 大型结构分散控制系统的优化研究[J]. 工程力学, 2017, 34(1):154-162. Pan Zhaodong, Tan Ping, Zhou Fulin. Study on optimization of large-scale structural decentralized control[J]. Engineering Mechanics, 2017, 34(1):154-162. (in Chinese)
    [19] Baber T T, Wen Y K. Random vibration hysteretic, degrading systems[J]. Journal of the Engineering Mechanics Division, 1981, 107(6):1069-1087.
    [20] 刘金琨. 智能控制[M]. 第3版. 北京:电子工业出版社, 2014:132-133. Liu Jinkun. Intelligent control[M]. 3rd ed. Beijing:Electronics Industry Press, 2014:132-133. (in Chinese)
    [21] 俞立. 鲁棒控制:线性矩阵不等式处理方法[M]. 北京:淸华大学出版社, 2002:8-9, 87-88. Yu Li. Robust control:linear matrix inequality approach[M]. Beijing:Tsinghua University Press, 2002:8-9, 87-88. (in Chinese)
    [22] Yang J N, Wu J C, Agrawal A K. Sliding mode control for nonlinear and hysteretic structures[J]. Journal of Engineering Mechanics, 1995, 121(12):1330-1339.
    [23] Dyke S J. Acceleration feedback control strategies for active and semi-active control systems:modeling, algorithm development and experimental verification[D]. USA:Dissertation of University of Notre Dame, 1996:175-186.
    [24] Yi F, Dyke S J, Caicedo J M, et al. Experimental verification of multi-input seismic control strategies for smart dampers[J]. Journal of Engineering Mechanics, 2001, 27(11):1152-1164.
  • [1] 潘兆东, 刘良坤, 谭平, 周福霖.  大型结构自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制研究 . 工程力学, 2019, 36(9): 120-127. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2018.07.0429
    [2] 潘兆东, 谭平, 周福霖.  不确定结构输出反馈H保性能鲁棒分散控制研究 . 工程力学, 2018, 35(4): 160-167. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.01.0032
    [3] 谢立敏, 陈 力.  输入力矩受限情况下漂浮基空间机械臂的鲁棒自适应混合控制 . 工程力学, 2013, 30(3): 371-376. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2011.09.0626
    [4] 陈志勇, 陈力.  柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制 . 工程力学, 2013, 30(4): 397-401. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2011.12.0835
    [5] 陈志煌, 陈力.  漂浮基闭链空间机械臂抓持载荷基于神经网络的反演自适应控制 . 工程力学, 2012, 29(3): 205-211.
    [6] 禹见达, 陈政清, 王修勇, 汪志昊.  斜拉索MR阻尼器减振自适应控制理论研究 . 工程力学, 2011, 28(9): 103-108.
    [7] 洪昭斌, 陈 力.  柔性空间机械臂基于奇异摄动法的鲁棒跟踪控制和柔性振动主动控制 . 工程力学, 2010, 27(8): 191-198.
    [8] 肖志荣, 孙炳楠.  斜拉索基于MR阻尼器的神经网络半主动控制 . 工程力学, 2010, 27(1): 183-187.
    [9] 周 岱, 郭军慧, 周 岚, 张夏萍.  空间结构风振控制系统时滞的神经网络补偿方法 . 工程力学, 2009, 26(5): 183-188.
    [10] 郭益深, 陈 力.  漂浮基空间机械臂姿态、末端爪手协调运动的自适应神经网络控制 . 工程力学, 2009, 26(7): 181-187.
    [11] 林 伟, 李忠献, 倪一清.  基于信赖域方法的MR阻尼器瞬时最优半主动控制 . 工程力学, 2009, 26(9): 36-042,.
    [12] 唐晓腾, 陈 力.  双臂空间机器人惯性空间轨迹跟踪的鲁棒混合自适应控制 . 工程力学, 2008, 25(12): 229-234.
    [13] 徐晓龙, 孙炳楠.  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 . 工程力学, 2008, 25(1): 0-216.
    [14] 邬喆华, 楼文娟, 陈 勇, 朱瑶宏, 唐锦春.  MR阻尼器半主动控制对拉索减振效果的仿真分析 . 工程力学, 2007, 24(10): 0-018,.
    [15] 曾宪武, 韩大建.  基于多模态耦合颤振理论桥梁颤振MTMD控制鲁棒性分析 . 工程力学, 2005, 22(4): 74-78,8.
    [16] 陈力.  带滑移铰空间机器人惯性空间轨迹跟踪的鲁棒混合自适应控制 . 工程力学, 2004, 21(3): 174-179.
    [17] 颜桂云, 孙炳楠, 陆鸣.  MR阻尼器对建筑结构地震反应的半主动H_∞控制 . 工程力学, 2004, 21(2): 95-100.
    [18] 陈力, 刘延柱.  空间机器人姿态与末端抓手协调运动的鲁棒自适应控制 . 工程力学, 2002, 19(2): 165-170.
    [19] 张顺宝, 程文瀼, 李爱群.  人工神经网络对结构主动控制中时迟的调整 . 工程力学, 2001, 18(2): 140-144.
    [20] 王凌云, 林建华.  用模糊神经网络实现结构的主动控制 . 工程力学, 1998, 15(1): 105-109.
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-06-10
  • 修回日期:  2018-04-04
  • 刊出日期:  2018-10-29

基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制

doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
    基金项目:  科技部“十二五”支撑计划子课题(2012BAJ07B02);国家自然科学基金项目(97315301-07,51408142);教育部创新团队项目(IRT13057)
    作者简介:

    潘兆东(1986-),男,陕西人,博士,主要从事工程结构减震控制研究(E-mail:pzd0101@126.com);周福霖(1939-),男,广东人,教授,硕士,中国工程院院士,主要从事结构抗震与减震方面的研究(E-mail:zhoufl@cae.cn).

    通讯作者: 谭平(1973-),男,湖南人,教授,博士,主要从事结构抗震、减隔震研究(E-mail:ptan@gzhu.edu.cn).
  • 中图分类号: TU352.1+1

摘要: 该文针对模型参数不确定的非线性结构半主动分散控制问题进行研究。首先,采用退化Bouc-Wen滞回模型模拟层间恢复力,并考虑模型参数(质量、刚度和阻尼)不确定及子系统间的耦合项,建立了子控制系统误差状态方程;在此基础上,设计了由保性能控制项和自适应逼近控制项构成的子控制器,其中,保性能控制项通过求解转化为线性矩阵不等式的保性能控制问题得到,逼近控制项通过RBF神经网络自适应控制律确定,同时利用Lyapunov稳定性理论对其稳定性及权值有界性进行证明;从而建立了适用于不确定结构非线性振动控制的保性能自适应RBF神经网络鲁棒分散控制(GCARBF)算法。最后,对一8层非线性结构进行MR半主动分散控制设计及0.3 g~0.8 g地震下仿真分析,结果表明了所提算法的有效性与优越性。

English Abstract

潘兆东, 谭平, 周福霖. 基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制[J]. 工程力学, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
引用本文: 潘兆东, 谭平, 周福霖. 基于保性能自适应RBF神经网络的MR半主动非线性鲁棒分散控制[J]. 工程力学, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
PAN Zhao-dong, TAN Ping, ZHOU Fu-lin. SEMI ACTIVE NONLINEAR ROBUST DECENTRALIZED CONTROL BASED ON GUARANTEED PERFORMANCE ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK[J]. Engineering Mechanics, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
Citation: PAN Zhao-dong, TAN Ping, ZHOU Fu-lin. SEMI ACTIVE NONLINEAR ROBUST DECENTRALIZED CONTROL BASED ON GUARANTEED PERFORMANCE ADAPTIVE RBF NEURAL NETWORK[J]. Engineering Mechanics, 2018, 35(10): 47-55. doi: 10.6052/j.issn.1000-4750.2017.06.0453
参考文献 (24)

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