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书中系统总结和阐述了结构振动控制理论、计算方法和工程应用的主要研究成果。
內容簡介:
本书系统总结和阐述了结构振动控制理论、计算方法和工程应用的主要研究成果。第一章从控制工程的角度概述结构振动控制的现状,分析了结构振动控制系统各环节的特性及振动主动控制模型研究中的几个问题。第二章主要介绍目前流行的一些控制方法,包括极点配置法、线性二次型最优控制法、系统模态主动控制法、 和 控制法。第三章介绍基于模态分析的结构动态特性识别方法, 主要说明了神经网络在结构损伤识别中的应用。第四章主要介绍了振动测量法,时延神经网络结构损伤的基本原理及一种快速算法。第五章针对土木工程结构的非线性和不确定性以及干扰的随机性,介绍广义预测控制自适应神经网络控制算法。第六章主要介绍结构振动中一类时变不确定非线性系统自适应控制方案。第七章针对结构控制中一类参数不确定非线性系统介绍一种自适应观测器设计方法。第八章针对结构控制中的时滞问题,介绍一种基于T-S模糊模型的预测控制策略。
本书适合结构工程、材料科学与工程、力学研究、设计与制造的科技者,也适合从事结构设计和掌握结构控制技术和工程技术人员学习参考。
關於作者:
牛林,教授、硕士研究生导师, 云南省优势特色重点学科领衔人。 研究方向为结构振动控制、复杂系统建模、优化理论与最优控制、混杂非线性控制等。 担任国家自然科学基金委员会评审委员会通讯评审专家、云南省科技计划项目管理专家、云南省科技计划项目评审专家、国家科技型中小企业技术创新基金项目地方评审专家; International Journal of Control等刊物的审稿人、IJCTE杂志编委。
目錄 :
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 结构控制技术
1.3 结构振动主动控制中的几点问题
1.4 研究依据和意义
1.5 主要内容和研究特色
1.6 本章小结
第2章 动态系统特性及结构振动的主动控制算法
2.1 引言
2.2 动态系统及其重要特性
2.2.1 控制系统的数学描述
2.2.2 结构的动态特性
2.3 结构振动的主动控制算法
2.3.1 系统的极点配置
2.3.2 系统线性二次型主动最优控制
2.3.3 系统模态主动控制
2.3.4 广义系统模态主动控制
2.3.5 系统滑移模态主动控制
2.3.6 和 控制算法
2.4 本章小结
第3章 基于模态分析理论和神经网络的结构动态特性
3.1 引言
3.2 模态分析基本原理
3.2.1 指纹分析与模式识别法
3.3 神经网络法
3.3.1 BP神经网络基本原理
3.3.2 BP算法的改进
3.3.3 网络设计和训练
3.4 算例仿真
3.5 本章小结
第4章 基于振动分析的结构动态特性
4.1 引言
4.2 振动测量
4.3 基于振动的损伤识别算法
4.4 时延神经网络的损伤诊断
4.4.1 TDNN原理
4.4.2 TDNN序贯算法
4.5 算例仿真
4.5 本章小结
第5章 随机系统针对未知扰动输入的主动自适应控制
5.1 引言
5.2 自适应控制系统的分类和基本工作原理
5.2.1 前馈自适应逆控制方案
5.2.2 模型参考自适应方案
5.2.3 估计器方案
5.2.4 内模控制方案
5.3 基于系统输出最优预报的神经网络自适应控制律
5.3.1 神经网络自适应算法
5.3.2 系统自适应控制律
5.3.3 学习率的选取
5.3.4 稳定性问题
5.3.5 算例仿真
5.4 地震作用下结构振型组合自适应控制
5.4.1 结构振型组合控制作用
5.4.2 系统控制数值仿真分析
5.5 本章小结
第6章 时变非线性系统自适应控制
6.1 引言
6.2 时变非线性系统
6.3 间接自适应控制律
6.3.1 算法讨论
6.4 算例仿真
6.5 本章小结
第7章 非线性不确定系统指数型观测器
7.1 引言
7.2 指数型观测器
7.2.1 问题描述及相关概念
7.2.2 指数型观测器设计
7.3 算例仿真
7.4 本章小结
第8章 结构主动控制时滞问题解决方案
8.1 引言
8.2 模糊预测控制基本原理
8.2.1预测控制概述
8.2.2 模糊模型
8.2.3 模糊预测控制
8.3 基于T-S模糊模型的预测控制
8.3.1 模糊建模
8.3.2 T-S模型的线性化
8.3.3 线性预测控制
8.3.4 模糊模型的多步预测法
8.4 算例仿真
8.5 本章小结
后 记
参考文献
內容試閱 :
前 言
结构振动控制是由结构动力学和自动控制理论相结合而产生的一门新兴学科分支。结构振动控制可以有效地减轻结构在风和地震等动力作用下的反应和损伤、有效地提高结构的抗振能力和抗灾性能,结构振动控制经过几十年的发展,已被理论和实践证明是抗振减灾积极有效的对策。本书以土木结构的动力反应特性为基础,介绍保护土木结构免遭地震和风荷载破坏的控制方法,具有工程应用价值。
结构主动控制根据实时测量的结构反应或环境干扰,采用现代控制理论的控制算法决策出最优控制力。主动控制效果好、适应性强,结构半主动控制以此为理论基础。书中阐述了结构主动控制系统理论,包括基于智能方法的结构动态特性的建立、神经网络、自适应算法、预测算法等控制理论在结构振动控制应用中的一些关键性问题。
主动控制系统的控制品质取决于广义结构的特性和控制器的控制算法。结构最优控制力是建立在结构动态特性分析的基础上的。结构的健康状况反映了结构的动态特性,将结构的损伤识别与振动的主动控制算法综合考虑实际是闭环控制系统的本质。故本书分为结构建模和控制决策两部分。
一.大型复杂结构的自由度通常可以达到几千甚至几万,而测量信息量十分有限,说明除了测量得到的部分已知信息,还有大量的信息是未知的,通过结构损伤识别结构特性是一个典型的灰箱系统。根据神经网络软测量基本理论,分析在不完备模态参数条件下结构特性识别方法,实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。
考虑到在结构的所有模态参数中,固有频率是最容易获得也是精度最高的一个,本书给出一种随机激励下结构位移模态识别的方法,用结构移动质量检测法实现了由结构的低阶模态频率甚至一阶模态频率确定结构损伤的目标,书中介绍了这种工作状态下结构实际检测的简便方法。
二.考虑到结构非线性地震响应的模型不确定性以及干扰的随机性,本书论述了基于神经网络的非线性广义预测自适应控制方法。学习率一直是人工神经网络应用中的一个瓶颈,在分析了多层前馈神经网络学习算法在学习率自调整中存在的问题基础上,书中说明了一种学习率的自适应方案。该方案能普遍提高算法的收敛速度。
对结构控制系统的实际情况而言,系统的状态变量一般不能直接测量到,大部分情况下,要求对系统的状态进行估计,这项工作往往是借助于状态观测器来完成。状态观测器以原系统的已知信息作为输入,输出是原系统真实状态在一定收敛意义下的一种估计。这样就可用该估计状态来代替不可量测的系统状态,以达到状态反馈的目的。本书介绍的自适应观测器设计方法,通过微分同胚变换,将非线性系统转换为仅依赖原系统输入、输出的自适应观测器规范形式。利用自适应调节器估计未知参数,用构造的观测器实现状态的重构。Lyapunov稳定性理论分析状态观测误差动态方程的稳定性。
基于Takagi-Sugeno模型的模糊基本理论,建立模糊预测模型。结合模糊模型与预测控制,设计多步预测控制器,该控制器具有模糊控制的优点且可以根据需要提前若干采样步预测控制力,有效地消除了结构控制中的时滞。
本书的部分研究内容是作者主持的国家自然科学基金项目(批准号:61463013)的研究成果,感谢国家自然科学基金给予作者的资助。
本书许多章节的前期研究,是在作者的导师叶燎原教授指导下开展的,非常感谢叶燎原教授将作者带入结构控制领域,并且教给作者做人、做事和做学问的方法。
由于作者水平有限,书中难免存在不足之处,恳请读者不吝赐教。