,其本身具有某种智能,能够在控制过程中能不断地完善自身,以使控制效果越来越好,逐渐成为令人关注的课题。针对斜拉桥结构的地震响应,结合控制领域内的最新研究成果,将迭代学习控制与其它控制方法相结合,对斜拉桥结构进行有效的控制。首先基于线性二次型最优控制与迭代学习控制相结合的思想,研究线性二次型迭代学习混合控制方法,提高迭代学习控制的收敛速度,提高了控制系统的控制效果;其次基于迭代学习控制与滑模控制策略各自的优点,将两者相结合提出一种新的控制策略,滑模迭代学习控制策略。并且采用二次型迭代学习混合控制方法和滑模迭代学习控制方法对Emerson Memorial大桥进行地震响应主动控制计算,得出Benchmark控制指标,计算结果表明二次型迭代学习混合控制方法和滑模迭代学习控制策略均能够对Emerson Memorial大桥地震响应进行有效地控制,并且控制效果得到了一定的改进国际桥梁界地震激励振动控制的Emerson Memorial斜拉桥Benchmark模型为研究对象,尝试以电磁驱动主动质量阻尼器(Electromagnet-drived active mass damper,简称EMD)作为主动控制装置,运用模糊逻辑推理、系统主动控制-数控电动弯管机液压滚圆机弯管机价格低全自动弯管机多少钱人工神经网络、模糊神经网络、遗传算法等多种智能理论,建立EMD主动控制系统的智能模型;优化EMD主动控制装置的系统参数;对斜拉桥结构系统模型动力特性进行非参数辨识

www.wangaunjimuju.com;设计若干控制指标,比较地震荷载作用下基于智能理论的斜拉桥结构振动控制效果;以及对EMD系统线圈输入电压的在线控制进行了研究。主要研究成果如下:1)利用模糊神经网络理论的非线性处理能力,以试验数据作为网络训练及验证数据,对电磁驱动AMD振动控制系统建模,建立更为宽泛的条件下系统输入输出变量之间的关系,从而有效改善现有力电关系模型的计算效果。2)利用遗传算法理论的非线性寻优能力,针对电磁驱动主动质量阻尼器的系统参数优化问题,以控制效果一定时作动器作功最小为目标函数,找出斜拉桥EMD控制系统在地震荷载作用下的最优控制器参数。3)利用人工神经网络理论的自学习、非线性逼近能力,建立桥梁结构非参数系统辨识模型,可以辨识桥梁结构的非线性特性,真实反映桥梁结构在无控及有控条件下的动力特性,通过对Emerson Memorial斜拉桥仿真实例验证了该方法的有效性。4)建立斜拉桥EMD系统的力电计算模型,根据大跨桥梁抗震设计特点,提出基于遗传-系统主动控制-数控电动弯管机液压滚圆机弯管机价格低全自动弯管机多少钱BP神经网络的斜拉桥EMD系统输入电压的在线控制方法,由传感器采集到的结构状态信号和外界地震激励信号瞬时做出系统输入电压选择,解决传统振动控制计算量繁重、运行慢导致时滞等问题,实现对桥梁结构在线较为精确的振动控制 www.wangaunjimuju.com