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基于智能控制算法的压电摩擦阻尼器抗震性能分析

作 者: 邓文艳
导 师: 张纪刚
学 校: 青岛理工大学
专 业: 结构工程
关键词: 压电陶瓷驱动器 压电摩擦阻尼器 滞回性能 模糊控制 抗震性能
分类号: TU352.11
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要


随着“智能化”技术的发展,“智能化”已广泛渗入到各个行业中,结构振动控制引入“智能化”技术形成结构智能控制。结构智能控制一般包括两方面内容,一是采用智能控制算法的智能控制,如采用模糊控制、神经网络控制和遗传算法等智能控制算法为标志的结构智能控制;二是采用智能驱动或者智能阻尼装置形成的智能控制系统,如采用压电材料、电/磁流变液体、电/磁致伸缩材料和形状记忆材料等智能驱动材料或器件为标志的结构智能控制。本文主要是将上述两方面内容结合起来,将压电陶瓷驱动器与摩擦阻尼器结合组成智能阻尼装置,研究此类阻尼装置的减振性能。本文研究的主要内容有:(1)将两种类型的压电陶瓷驱动器分别与普通摩擦阻尼器组合构成压电摩擦阻尼器,进行了相关试验,测试这两种压电陶瓷驱动器和压电摩擦阻尼器的响应时间、响应速度、出力能力等。试验结果表明该两种驱动器响应时间短、响应速度快、出力能力稍差;压电摩擦阻尼器的响应时间滞后于驱动器的响应时间,并分析了造成此种情况的可能原因。(2)将T形芯板摩擦阻尼器替代普通摩擦阻尼器与压电陶瓷驱动器结合形成压电摩擦阻尼器,用于钢框架结构中并进行了试验,研究该阻尼器在实际框架中的滞回性能。试验结果表明这种阻尼器滞回曲线稳定饱满,滞回性能良好,拥有较好的耗能能力。(3)将该压电摩擦阻尼器与橡胶隔振垫结合组成隔振体系,在不同智能控制算法下进行仿真,研究此隔振体系对结构的减振效果,并比较其在不同算法下的减振效果,本文主要研究模糊控制算法的减振效果。该仿真是以渤海JZ20-2MUQ海洋平台结构为例,仿真结果显示,该隔振体系的减振效果明显,可大大降低海洋平台结构的振动反应。模糊控制算法的减振效果接近于主动控制算法,说明模糊控制力能很好的跟踪主动最优控制力,相比其他控制算法显示出了优越性。(4)针对模糊控制的一些缺陷(如,隶属度确定困难问题、控制规则依靠专家经验的问题),提出了优化模糊控制的方法:神经网络技术、遗传算法等。对神经网络技术和遗传算法的基本原理进行了介绍,并对遗传算法优化的模糊控制进行了仿真分析,结果显示优化了的模糊控制效果要优于未经优化的模糊控制。

全文目录


摘要  8-10
Abstract  10-12
第1章 绪论  12-25
  1.1 课题背景及研究意义  12-13
  1.2 结构振动控制概述  13-22
    1.2.1 被动控制  14-18
    1.2.2 主动控制  18-20
    1.2.3 半主动控制  20-21
    1.2.4 智能控制  21
    1.2.5 混合控制  21-22
  1.3 海洋平台结构振动控制概述  22-23
  1.4 课题来源  23
  1.5 本文的主要研究内容  23-25
    1.5.1 PZT 摩擦阻尼器的性能  23
    1.5.2 PZT 摩擦阻尼器在框架中的性能分析  23
    1.5.3 PZT 摩擦阻尼器用于海洋平台的抗震分析  23-24
    1.5.4 模糊控制的优化方法  24-25
第2章 压电摩擦阻尼器的性能研究  25-34
  2.1 压电摩擦阻尼器概况  25-26
    2.1.1 压电效应  25
    2.1.2 压电陶瓷驱动器  25-26
    2.1.3 摩擦阻尼器  26
  2.2 试验装置  26-28
    2.2.1 压电摩擦阻尼器构造  26-27
    2.2.2 压电陶瓷驱动器  27-28
    2.2.3 压电陶瓷驱动电源  28
  2.3 试验方法  28-29
  2.4 试验结果  29-33
    2.4.1 响应能力  29-31
    2.4.2 PZT 摩擦阻尼器动态响应时间  31-32
    2.4.3 PZT 摩擦阻尼器出力性能  32-33
  2.5 本章小结  33-34
第3章 PZT 摩擦阻尼器的滞回性能研究  34-43
  3.1 试验装置  34-36
    3.1.1 PZT 摩擦阻尼器及钢框架  34-35
    3.1.2 其他试验器材  35-36
  3.2 试验方法  36
  3.3 试验结果  36-41
    3.3.1 被动状态下 PZT 摩擦阻尼器滞回性能试验  36-40
    3.3.2 半主动状态下 PZT 摩擦阻尼器滞回性能试验  40-41
  3.4 PZT 摩擦阻尼器的耗能分析  41-42
  3.5 本章小结  42-43
第4章 基于 PZT 摩擦阻尼器的海洋平台仿真分析  43-71
  4.1 引言  43-44
  4.2 本文中所用的控制算法概述  44-48
    4.2.1 糊控制的基本原理  44-45
    4.2.2 模糊控制器的设计  45-47
    4.2.3 L QR 控制基本知识  47
    4.2.4 Passive-on/Passive-off 控制算法  47-48
    4.2.5 限界 Hrovat 最优控制算法—Semi3  48
  4.3 PZT 摩擦阻尼器运用于海洋平台的仿真分析  48-54
    4.3.1 JZ20-2MUQ 平台环境条件及概况  48-50
    4.3.2 JZ20-2MUQ 平台压电摩擦阻尼隔振方案  50-54
  4.4 无控时平台结构的仿真分析  54-55
  4.5 阻尼隔振体系的仿真分析  55-68
    4.5.1 电摩擦阻尼器的力学模型及其参数确定  55-56
    4.5.2 各控制算法下海洋平台的仿真分析  56-60
    4.5.3 模糊控制仿真分析  60-68
  4.6 本章小结  68-71
第5章 模糊控制的优化  71-85
  5.1 引言  71
  5.2 模糊神经网络概况  71-77
    5.2.1 糊神经网络的模型  72
    5.2.2 糊神经网络的学习算法  72-73
    5.2.3 模糊神经网络的应用  73-74
    5.2.4 神经网络优化模糊控制的实现  74-77
  5.3 遗传算法的简介  77-81
    5.3.1 遗传算法的结构  77-78
    5.3.2 始化编码、选择、交叉和变异方法  78-81
  5.4 遗传算法优化模糊控制规则仿真  81-84
  5.5 本章小结  84-85
结论  85-87
参考文献  87-94
攻读硕士学位期间发表的学术论文  94-95
致谢  95

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中图分类: > 工业技术 > 建筑科学 > 建筑结构 > 特种结构 > 抗震动结构、防灾结构 > 耐震、隔震、防爆结构 > 抗震结构
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