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神经网络PID在拉索振动半主动控制中的应用-中国传动网-中国传动网应用案例

信息来源:chuandong.biz  时间:2009-05-21  浏览次数:116

  摘要:利用神经网络PID对MR阻尼器进行半主动控制,针对拉索-阻尼器系统进行了Matlab仿真分析,结果表明该控制方案能有效发挥MR阻尼器的可控性,减小拉索的振动反应,达到了理想的控制效果。
  关键词:神经网络PID,MR阻尼器,半主动控制
  Abstract:The neural network PID is used for the MR damper’s semi-active control and Matlab is used for the simulation of cables-dampers system.The simulation results show that the control scheme can make the best use of the controllability of MR damper,reduce the response of calble vibration and achieve better control effect.
  Key words:Neural network PID, MR damper, Semi-active control
  1 引言
  斜拉桥的主要构件为拉索,由于拉索的大柔性、相对较小的质量及较低的阻尼 ,在各种荷载作用下极易发生大幅振动[1]有些拉索的最大振幅甚至超过其直径的5-10倍,过大的振幅严重影响了拉索的使用寿命以及桥梁整体的结构安全性,如何对拉索振动进行有效的控制已经成为大跨径斜拉桥亟待解决的关键问题之一[2]目前拉索最常用的减振措施是在一定位置安装磁流变阻尼器(MR)阻尼器来提高拉索系统的等效阻尼比[3]。MR阻尼器不需要大的外部能量输入、安全可靠、费用相对低,但由于MR阻尼器是非线性的半主动控制设备,所以选择合适的半主动控制方法是取得理想控制效果的关键。神经网络PID结合了常规PID和神经网络的优点,能学习和适应不确定系统的动态特性,可以通过神经网络的任意非线性表达能力,从中寻求到最佳的PID线性组合,有较强的鲁棒性、实时性和自适应性。
  2 神经网络PID控制器设计
  2.1 神经网络PID控制器结构
  图1 神经网络控制器结构图
  由图1可知,控制器由两部分组成,其中常规PID直接对被控对象进行闭环控制,并且其控制参数Kp、Ki、Kd为在线调整方式;神经网络根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标的最优化,使输出层神经元的输出对应于PID控制器的三个可调参数。通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使神经网络输出对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数。一个典型的神经网络由三层构成:输入层、隐含层、输出层,如图2所示:
  

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