基于自适应RBF神经网络算法的建筑结构递阶分散控制研究

作     者：潘兆东 谭平 刘良坤 周福霖 Pan Zhaodong;Tan Ping;Liu Liangkun;Zhou Fulin

作者机构：东莞理工学院广东东莞523808 湖南大学湖南长沙410082 广州大学广东广州510405 北京工业大学北京100124 

基　　金：广州市羊城学者项目(1201541630)、国家自然科学基金(51478129 51408142)和广东省特支计划(2014TX01C141) 

出 版 物：《土木工程学报》 (China Civil Engineering Journal)

年 卷 期：2018年第51卷第1期

页      码：51-57页

摘      要：针对建筑结构振动控制的递阶分散控制问题进行研究。首先,通过设置全局控制器消除子系统间的关联耦合;在此基础上,结合Lyapunov稳定性理论和RBF神经网络理论设计了仅依赖于子系统位移和速度响应反馈信息的自适应控制律,并利用差分进化(DE)算法对自适应RBF神经网络局部子控制器相关参数进行优化,建立了适用于建筑结构振动控制的自适应RBF神经网络递阶分散控制(ARBFHDC)算法。对ASCE 9层Benchmark模型进行递阶分散控制设计、优化及仿真分析。结果表明,不同地震激励下,基于ARBFHDC算法设计的递阶分散控制较传统集中控制而言有更好的控制效果,且能保障各子系统作动器处于最大功效工作状态。

主 题 词：主动控制 递阶分散控制 自适应控制律 RBF神经网络 Lyapunov稳定性理论 差分进化算法 

学科分类：08[工学] 081402[081402] 081304[081304] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 

核心收录：

D　O　I：10.15951/j.tmgcxb.2018.01.006

馆 藏 号：203281884...