斜拉索-磁流变阻尼器系统半主动控制的神经网络法  

NEURAL NETWORK APPROACH OF SEMI-ACTIVE CONTROL FOR CABLE-MR DAMPER SYSTEM

作　　者：王修勇[1] 陈政清[2] 倪一清[3] 

机构地区：[1]湘潭工学院土木系,湘潭411201 [2]中南大学土木建筑学院 [3]香港理工大学建设与地政学院

出　　处：《振动与冲击》2003年第4期49-53,共5页Journal of Vibration and Shock

基　　金：国家自然科学基金资助 (项目编号 50 1 780 1 3)

摘　　要：磁流变阻尼器具有良好的可变阻尼特性 ,能用于结构的半主动控制。针对斜拉桥拉索 -磁流变阻尼器系统 ,本文提出了利用神经控制器进行半主动控制的神经网络法 ,该神经控制器根据过去时刻的加速度响应和控制信号预测下一时间步的控制信号 ,并给出了训练方法及开展了数值仿真研究。仿真结果显示 ,采用神经网络半主动控制能取得很好的减振效果 。Magneto-rheological(MR)damper can be used as components of semi-active control to give a variable damping force.A neural network approach of semi-active control for stay cable-MR damper system on cable-stayed bridges is proposed in the paper.Neuro-controller is employed to predict the next step control signal based on the historical acceleration responses and the last steps of control signals.Training approach of the neuro-controller is investigated and numerical simulation is conducted.Simulation results show that the excellent effect of mitigating cable vibration can be acquired with the neural network approach of semi-active control and that the approach is feasible.

关 键 词：拉索-磁流变阻尼器系统 半主动控制 神经网络法 斜拉桥 振动控制 

分 类 号：U448.27[建筑科学—桥梁与隧道工程]