【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法
[0001]本专利技术属于二自由度弹簧质量系统的振动控制系统设计领域，具体涉及一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法，考虑系统参数具有不确定性时，基于动力学可靠性与蒙特卡洛法的控制系统可靠性分析方法，为主动控制系统的可靠性分析与设计提供了参考和评估途径。
技术介绍
[0002]振动控制方法一般可分为被动控制和主动控制，前者通过附加结构改变被控对象的动态特性，从而实现振动的有效控制。被动控制方法能有效抑制高频振动，但对低频振动能量的耗散效率较低。振动主动控制系统通过分析传感器采集来的位移等信号，结合预设控制律计算驱动力，从而实现振动抑制。振动主动控制能有效抑制系统的低频振动，但控制器的设计一般依赖于精确的被控对象动力学模型，当系统参数具有不确定性时，振动主动控制的效果就大打折扣。随着振动主动控制领域的快速发展，能适应系统参数不确定性的振动主动控制器设计愈发重要。
[0003]近几十年来，研究人员已经设计了多种不确定性系统的主动控制方法，如自适应控制、鲁...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：建立二自由度弹簧质量阻尼系统的动力学微分方程；第二步：构建基于经典主动控制理论的PID反馈控制框架；第三步：基于BP神经网络算法设计神经网络PID控制器；第四步：进行神经网络PID控制器时变可靠性分析。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法，其特征在于，所述第一步包括：对质量块m2进行受力分析，可求取其动力学微分方程如下：同理得到m1的动力学微分方程为：组装得到建立二自由度弹簧质量阻尼系统的动力学微分方程为：其中，m
i
表示质量块，k
i
表示弹簧刚度，c
i
表示阻尼器阻尼，i＝1,2；f1表示施加到质量块m1上的控制力，f2表示针对质量块m2的扰动力；M、C、K分别为总体质量矩阵、总体阻尼矩阵和总体刚度矩阵，x(t)分别表示受控结构的加速度、速度和位移向量，x(t0)和分别表示初始时刻t0对应的位移和速度向量，x0和分别是初始位移和初始速度的给定输入条件，f(t)为外部扰动力向量，f
a
(t)代表控制力向量。3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法，其特征在于，所述第二步包括；根据所述运动微分方程，对其进行拉氏变换得到：即：即：其中，x2表示质量块m2的位移向量；x
r
表示振动抑制的目标信号，即零向量；F1表示控制力向量；F2表示外部扰动力向量；G1代表PID控制器，表示为：其中，K
P
、K
I
、K
D
分别代表增益，微分，积分环节的系数；
或者控制规律表示为：其中，u(t)代表控制系统输出的控制力，k
p
为比例系数，T
i
为积分时间常数，T
d
为微分时间常数，e(t)代表给定值与实际输出值构成的控制偏差。4.根据权利要求3所述的一种基于神经网络的PID振动主动控制与可靠性分析方法，其特征在于，所述第三步包括：用求和代替积分，用差商代替微分，对式(8)做如下近似变换：式中，k为采样序号，k＝1,2,
…
，T为采样周期，t为采样时间，j代表离散时间点，即j＝1,2,
…
,k；e(j)代表时间点j对应误差信号；由此得到位置式PID算法如下：或其中，k
d
＝k
P
T
d
，e(k
‑
1)和e(k)分别为第(k
‑
1)和第k时刻所得的偏差信号，u(k)为第k次采样时刻的计算机输出值；为了防止误差在计算过程中累加，根据递推原理得到：用式(10)减式(9)，得到增量式PID算法：上式表述为：u(k)＝f[u(k
‑
1),K
P
,K
I
,K
D
,e(k),e(k
‑
1),e(k
‑
2)]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)式中，f[
·
]是非线性函数，因此可借助BP神经网络的非线性拟合能力，通过训练神经网络求取最优的控制规律；设计三层BP神经网络，包括有有m个输入节点，q个隐含层节点和3个输出节点；BP神经网络输入层节点O
(1)
的输入为：
网络输入层节...
【专利技术属性】
技术研发人员：李云龙，胡文硕，刘清漪，刘振臣，胡天翔，邓慧超，邱志平，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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