基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屋蓋智能隔震升船結(jié)構(gòu)振動臺試驗研究

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的屋蓋智能隔震升船結(jié)構(gòu)振動臺試驗研究

升船機是工農(nóng)業(yè)建筑的一種新結(jié)構(gòu)形式，是解決高壩通航的有效途徑。三峽船機是三峽水利樞備工程中重要的通航設(shè)備之一。它的航行規(guī)模、重量和高度是國內(nèi)外一流飛機之一。這對提高塔架結(jié)構(gòu)和主框架的地震反應(yīng)提出了嚴格要求。在地震的激勵下，三峽船機的前安裝會產(chǎn)生地震鞭，船機頂部的安裝方向難以調(diào)整各種能源行業(yè)系統(tǒng)。因此，為了抑制地震的鞭狀效應(yīng)，應(yīng)該采用智能結(jié)構(gòu)振動法。在結(jié)構(gòu)振動智能控制的研究中直接對結(jié)構(gòu)實施控制,實現(xiàn)流程復(fù)雜,測試周期長,而且費用昂貴.因此,需要用一種介于離線仿真和實際控制之間的實時仿真試驗系統(tǒng)來研究智能控制算法的性能.針對三峽升船機頂部廠房產(chǎn)生的地震鞭梢效應(yīng),采用屋蓋MR智能隔震系統(tǒng),首次在dSPACE實時仿真環(huán)境下運用MR阻尼器智能隔震的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,采用RCP(RapidControlPrototyping)技術(shù)進行了三峽升船機結(jié)構(gòu)模型試驗,取得了滿意的效果.1三大公共車輛結(jié)構(gòu)模型的智能控制原理1.1垂直升船結(jié)構(gòu)地震反應(yīng)控制方程屋蓋MR智能隔震系統(tǒng)中,MR智能阻尼器與被動隔震墊串聯(lián),控制隔震層的位移以保護隔震墊不會因為產(chǎn)生較大的位移而破壞,減小頂部廠房的鞭梢效應(yīng).在沿頂部廠房排架方向的地震干擾作用下,屋蓋MR智能隔震系統(tǒng)對垂直升船結(jié)構(gòu)地震反應(yīng)控制方程為Μ¨X(t)+C˙X(t)+ΚX(t)=-ΜΙ¨Xg(t)+Sue(1)MX¨(t)+CX˙(t)+KX(t)=?MIX¨g(t)+Sue(1)式中:X、˙XX˙、¨XX¨是各層相對于地面的位移、速度和加速度響應(yīng)向量;¨XX¨g(t)為地面運動加速度;S為MR智能阻尼器的作用位置向量;ue為控制力;M、C、K分別是結(jié)構(gòu)體系的質(zhì)量、阻尼和剛度矩陣.1.2控制律設(shè)計并進行模糊控制MR阻尼器智能隔震的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)由模糊控制器、逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、電流控制器、升船結(jié)構(gòu)(包括MR阻尼器)、濾波放大等組成,如圖1所示.隔震層的相對位移x和隔震層的速度˙xx˙經(jīng)放大濾波后,送入模糊控制器,其輸出為希望控制力f;逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為隔震層的相對位移x和希望控制力f,輸出相應(yīng)的控制信號u;電流控制器將控制信號u轉(zhuǎn)換成MR阻尼器的控制電流I,從而使MR阻尼器對結(jié)構(gòu)產(chǎn)生控制力ue.模糊控制器輸入x和˙xx˙的范圍選擇以無控(電流控制器輸出I=0)響應(yīng)為參考適當減小,x的基本變化范圍為[-6～6]mm?˙x[?6～6]mm?x˙的基本變化范圍為[-10～10]cm/s;輸出的范圍選擇先采用最優(yōu)主動控制算法得出控制力f的范圍為[-800～800]N,然后加以調(diào)整.將速度˙xx˙和控制力f分為7個等級,模糊語言值為{NB(負大),NM(負中),NS(負小),ZO(零),PS(正小),PM(正中),PB(正大)},將位移x分為5個等級,模糊語言值為{NB,NS,ZO,PS,PB}.表1為本文所用模糊控制規(guī)則.通過輸入輸出之間的時程響應(yīng)關(guān)系來確定模糊子集,表2為多次經(jīng)驗試算得到的模糊子集.輸入輸出變量的模糊子集關(guān)于論域的隸屬函數(shù)形式均為規(guī)則三角形.通過模糊子集及其相應(yīng)的隸屬函數(shù)實現(xiàn)變量模糊化,并采用重心法對主動控制力進行解模糊處理.采用逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立MR阻尼器的逆向模型,與其他控制算法結(jié)合能實現(xiàn)控制電流的連續(xù)可調(diào),這樣就能充分發(fā)揮MR阻尼器的智能特性、能動性和自適應(yīng)性.逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要過程的輸入輸出數(shù)據(jù)來建立逆向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示.輸入層有9個節(jié)點,分別是當前時刻的位移、阻尼力,滯后兩個時刻的位移、阻尼力和滯后三個時刻的控制電壓;隱含層有12個節(jié)點;輸出層有一個節(jié)點,是當前時刻的控制電壓。逆模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程用下面的方程表示:uk=NNinv(xk,xk-1,…,xk-l,fk,fk-1,…,fk-m,uu-1,uk-2,…,uk-n)(2)式中:x是阻尼器位移;f是阻尼力;u是控制電壓.訓練樣本可以通過修正的Bingham模型得到,訓練過程如圖3所示.2ds2005ppc處理器板試驗控制系統(tǒng)由信號檢測變送、A/D轉(zhuǎn)換器、控制器、D/A轉(zhuǎn)換器和電流控制器等組成,如圖4所示.A/D轉(zhuǎn)換器、控制器和D/A轉(zhuǎn)換器選用由德國dSPACE公司生產(chǎn)的dSPACE實時仿真系統(tǒng),它是一套基于MATLAB/Simulink的控制系統(tǒng)開發(fā)及半實物仿真的軟硬件工作平臺,實現(xiàn)了和MATLAB/Simulink/RTW(Real-Time-Workshop)的完全無縫連接,采用工程集成環(huán)境的思想.DS1005PPC處理器板是dSPACE標準組件系統(tǒng)新推出的處理器板,它是主頻為480MHz的DSP芯片,A/D轉(zhuǎn)換板(DS2002)由兩組獨立的16位高速A/D轉(zhuǎn)換器組成,每組各含16路轉(zhuǎn)換通道,轉(zhuǎn)換時間73.2μs,D/A轉(zhuǎn)換板(DS2102)是6路16位的D/A轉(zhuǎn)換器,轉(zhuǎn)換時間是72.4μs.控制對象采用三峽升船機振動臺試驗結(jié)構(gòu)模型,它是一個3層剪切型框架結(jié)構(gòu).模型質(zhì)量、剛度和阻尼矩陣分別為Μ=[1150000550000800]kg,Κ=[10.8-0.640-0.640.71-0.070-0.070.07]×106Ν/m,C=[9162-10880-108815741-5000-500500]Νs/m系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)為美國Lord公司生產(chǎn)的4個摩擦型MR阻尼器(RD-1097-01X),安裝在底層樓板上.傳感器采用4個891速度傳感器和5個MBA加速度傳感器,濾波器采用數(shù)字濾波器.3設(shè)置被線上的c代碼采用系統(tǒng)建模、分析、離線仿真、實時仿真試驗等方法進行軟件設(shè)計.用MATLAB來進行分析、設(shè)計、優(yōu)化和數(shù)據(jù)的離線處理;用Simulink來進行基于方框圖的離線仿真和進行程序設(shè)計,Simulink程序如圖5所示.用RTW將設(shè)計好的程序生成C代碼;dSPACE的Real-TimeModels包括A/D轉(zhuǎn)換器、D/A轉(zhuǎn)換器和I/O接口,可以在Simulink環(huán)境下加載和編輯;用dSPACE的Real-TimeInterface(RTI)將生成的C代碼轉(zhuǎn)換成能在dSPACE的處理器(目標系統(tǒng))中運行的機器代碼;dSPACE的ExperimentSoftware(ControlDesk/TestAutomation/MotionDesk)用來對閉環(huán)試驗進行交互操作(自動/手動),在線檢測顯示和控制參數(shù)設(shè)定與調(diào)試.4模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與無控制的頂部開發(fā)的比較本次試驗采用地震波激勵為N-S1940EL-Centro波,激勵的持續(xù)時間和最大峰值分別為6s和0.2g.MR阻尼器智能隔震的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(簡稱“模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制”)與無控制的頂部廠房排架柱相對位移的比較如圖6所示,其表明:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與無控制相比,頂部廠房排架柱相對位移的最大值減小了71.8%.5無控制與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對高層建筑結(jié)構(gòu)的影響研究針對三峽升船機頂部廠房產(chǎn)生的地震鞭梢效應(yīng),運用MR阻尼器智能隔震的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,建立屋蓋智能隔震升船結(jié)構(gòu)的控制方程和試驗系統(tǒng),利用dSPACE和Matlab/Simulink工具,對三峽升船機3層結(jié)構(gòu)模型進行了無控制與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的試驗研究.其結(jié)果表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制可以有效地減小高層建筑結(jié)構(gòu)的地震反應(yīng),減振效果非常明顯.可得出如下結(jié)論:(1)采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法能很好地控制MR阻尼器,抑制升船機結(jié)