基于磁流变阻尼器的自适应神经模糊振动控制

自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）结合模糊控制和神经控制的优点,利用模糊控制的逻辑能力和神经网络的自学习能力来提高控制的快速性和自适应性。文章采用该方法对磁流变阻尼结构实施振动控制仿真分析,仿真结果表明,振动控制效果明显,自适应神经网络模糊控制是一种很好的控制方法。     

一种新的双连杆柔性臂机器人混合控制策略

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为对象 ,提出了一种新的关节角控制律设计方法 ,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法 ,再根据关节角误差信号建立模糊推理表确定对滑模控制律的二次修正量 ,用修正后的控制律去控制柔性臂的摆角 ;通过将控制律在完整的系统模型上进行计算机仿真表明 ,算法可以很好地实现关节角位置控制和抑制残余振动 .     

智能材料在结构振动控制中的应用研究

半主动振动控制系统能较好地克服被动控制和主动控制的缺点,利用智能材料作为结构振动控制的驱动器是土木工程结构振动控制研究的热点问题.应用智能材料对结构振动进行半主动控制可以有效地减少控制过程中所需的外部能量,通过有效地布置半主动控制的驱动元件和合理地确定振动控制算法,能更好地实现对结构振动的有效控制,从而减少地震、强风等自然灾害对建筑物的损害.同时,半主动控制技术的研究也能更好地促使新型智能材料得到广泛的应用.从智能材料的主要物理力学性能、恢复力、外界影响因素等出发,分别综述了电/磁流变流体、磁致伸缩材料、压电材料、形状记忆合金材料、磁控形状记忆材料的应用研究进展,分析了目前存在的主要问题.     

NiTi形状记忆合金振动感知与主动控振研究

分析了复合于基体材料或嵌入机械结构中的ＮｉＴｉ丝对动、静应变的感知性能，基于ＮｉＴｉ形状记忆合金的振动感知和驱动特性，实现了机械系统振动的智能化控制，建立起机械系统的动力学模型。基于机械系统参数时变的特点，应用时频分析方法很好地描述了机械系统非平稳振动响应的过程，结果表明，ＮｉＴｉ形状记忆合金可灵敏地感知动、静应变，并可迅速作出反应，有效控制振动。     

结构振动的变阻尼半主动遗传控制算法

提出结构振动的变阻尼半主动遗传控制算法、针对变阻尼半主动控制的特点,建立新的性能指标泛函,采用遗传控制算法直接在控制力解空间进行全局寻优,逐步搜索到满足变阻尼半主动控制约束拼使性能指标趋于最小的控制力,从而实现了结构振动的变阻尼半主动最优控制,算例仿真表明,采用变阻尼半主动遗传控制算法,控制效果明显,是一种 的结构振动控制策略。     

一种新型振动攻丝机

对研制新型振动攻丝机的必要性进行了分析,确定了新型振动攻丝机的功能要求.研制的新型振动攻丝机采用了机械式激振器,主轴既作回转运动也产生振动;在主轴上设有螺纹,由两个步进电机分别控制主轴螺杆乖螺母转动,可以合成要求的螺距,实现了通用靠模的功能;能同时实现周向振动和轴向振动;控制系统采用了主、副控制器结构.该机经试验达到设计要求,对于振动挤压攻丝有较好的效果.     

主动振动控制的有限元分析

主动振动控制进行理论计算时,往往将体系简化为单自由度或多自由度,不能准确反映实际工程结构的真实状态。首先进行LQR主动振动控制解析计算,得到主动控制器;随之进入ANSYS/APDL环境,对振动控制体系进行有限元建模;再将主动控制器输入设计的主动振动控制程序,以对体系开展主动振动控制的有限元分析。结果表明,有限元法能够较好地实现主动振动控制,为实际工程结构的主动振动控制提供了一种有效的计算途径。     

人工神经网络在结构振动控制中的应用

对人工神经网络在结构工程振动控制中的应用做了综合评述，简要介绍了人工神经网络的发展历程和基本性能；重点阐述了人工神经网络在结构振动控制中的应用情况，并对未来的发展方向进行了展望。     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

振动控制中压电智能元件的制造技术

以梁的振动控制为背景,构造了一种智能元件,它们有预期欲控制的若干模态线性组合的几何形状,可传感多个振型输出并构成反馈输入,从而实现了对结构振动的主动控制.数值算例表明,它对结构的振动能形成有效的抑制,有较大的实用价值.