一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法，其中，加速度计预先安装在受控高层建筑的每一层，获取每层建筑的加速度响应，所述方法包括：S1、针对具有m个AMD控制器的控制系统，获取多个用于训练神经网络模型的样本；S2、采用多个用于训练神经网络模型的样本，训练预先设定的神经网络模型，得到训练后的神经网络模型；S3、获取每层建筑的加速度响应，并依次将每层建筑的加速度响应输入训练后的神经网络模型中，分别输出与每层建筑的加速度响应对应的控制力的值。度响应对应的控制力的值。度响应对应的控制力的值。

A new time-delay compensation control method based on Fuzzy Neural Network

【技术实现步骤摘要】
一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法


[0001]本专利技术涉及
，尤其涉及一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法。

技术介绍

[0002]随着我国沿海地区经济的快速发展，该地区的超高层建筑也朝着更高更柔的方向发展。因沿海地区的强风天气及台风灾害更为频繁，故位于该地区的超高层建筑需要提高结构本身的抗风能力，以满足建筑规范的舒适度要求。传统加强抗风能力的方法主要通过增大结构构件的刚度或强度，但这将增加自重及工程造价，也减小建筑物的利用空间。目前，解决上述难题的方法主要是运用振动控制技术。其中主动质量阻尼器(Active Mass Damper，AMD)作为一种重要的主动控制技术，因其良好的性能而备受关注。AMD控制系统理论上可将结构的振动响应控制在任意范围内，是一种具有较大发展潜力的结构振动控制方式。
[0003]但在实际工程中的应用数量却不及其他控制方式，主要是设计过程中仍存在着关键问题未得到妥善解决，例如，建筑结构的AMD控制系统存在时滞效应，使得系统产生的控制力不能及时有效地抑制外荷载，造成系统性能的降低甚至系统的失本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法，其特征在于，加速度计预先安装在受控高层建筑的每一层，获取每层建筑的加速度响应，包括：S1、针对具有m个AMD控制器的控制系统，获取多个用于训练神经网络模型的样本；S2、采用多个用于训练神经网络模型的样本，训练预先设定的神经网络模型，得到训练后的神经网络模型；S3、获取每层建筑的加速度响应，并依次将每层建筑的加速度响应输入训练后的神经网络模型中，分别输出与每层建筑的加速度响应对应的控制力的值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述具有m个AMD控制器的控制系统在考虑外荷载的作用下，满足公式(1)；所述公式(1)为：其中，M为具有m个AMD控制器的控制系统的质量矩阵；C为具有m个AMD控制器的控制系统的阻尼矩阵；K为具有m个AMD控制器的控制系统的刚度矩阵；B
si
是第i个控制力作用位置矩阵；B
w
为外荷载作用位置矩阵；u为具有m个AMD控制器的控制系统的控制力；u
i
具有m个AMD控制器的控制系统的第i个AMD控制器的控制力；w为具有m个AMD控制器的控制系统的外荷载；X为受控结构相对于地面的位移矢量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述质量矩阵M是预先通过集中质量法建立的；所述刚度矩阵K是预先通过柔度法建立的；所述阻尼矩阵C是预先基于所述质量矩阵M和刚度矩阵K所建立的。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述具有m个AMD控制器的控制系统的状态方程为公式(2)；其中，所述公式(2)为：其中，τ
i
为第i个控制器的时滞，i＝1，2，
…
，m；其中，其中，为受控结构相对于地面的速度矢量；
I为单位矩阵；I为单位矩阵；5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S1具体包括：S11、基于所述具有m个AMD控制器的控制系统的状态方程，将其转化为无时滞的标准离散形式的新的状态方程；S12、基于所述新的状态方程，获取多个用于训练神经网络模型的样本。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S11具体包括：S111、...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈朝骏，李祚华，滕军，幸厚冰，林焙淳，
申请(专利权)人：中建四局土木工程有限公司，
类型：发明
国别省市：