【摘 要】
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作为一个地震高发国家,研究建筑材料抗震力学性能是我国抗震救灾事业的重中之重,目前工业界普遍采用振动模拟实验来进行检验,该方法通过将待测材料放置地震模拟振动台上,然后让振动台对地震波信号进行复现,进而获得相关材料的抗震力学性能。现有地震模拟振动台多采用电磁或电液系统结构设计,其内部往往会有巨大的非线性与时变性,因此传统的控制算法在振动台的控制效果并不理想,而现有的针对性补偿算法多是针对某一具体的非线
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作为一个地震高发国家,研究建筑材料抗震力学性能是我国抗震救灾事业的重中之重,目前工业界普遍采用振动模拟实验来进行检验,该方法通过将待测材料放置地震模拟振动台上,然后让振动台对地震波信号进行复现,进而获得相关材料的抗震力学性能。现有地震模拟振动台多采用电磁或电液系统结构设计,其内部往往会有巨大的非线性与时变性,因此传统的控制算法在振动台的控制效果并不理想,而现有的针对性补偿算法多是针对某一具体的非线性因素,对于不同结构的振动台其适用性、移植性并不好,本文主要针对地震模拟振动台现有控制算法的不足,提出了两种先进PID自适应控制算法,实现了控制参数的自适应调整,完成了地震波形的高精度复现跟踪,主要工作如下:1、对地震模拟振动台的组成结构与运行机理进行了探究,从振动台的核心部件电磁激振器与电液激振器角度分析了常见的非线性因素和时变性因素来源,并通过仿真指出了传统控制算法的不足,同时分析了现有的针对性补偿算法的缺点。2、神经元控制理论是现在的热门研究领域,神经网络通过将多个简单神经元连成复杂的拓扑结构,从而实现对复杂非线性函数的逼近,因此其在控制领域具有优异的非线性补偿能力,本文将其基本思想与传统PID控制理论相结合,设计了一个神经元PID自适应控制算法,该算法以神经元PID模型为控制器,参数的自整定过程借鉴了有监督的Hebb学习理念,通过二者的结合,设计了一个适合于地震模拟振动台控制实验的迭代学习控制算法。3、模糊控制理论是现在非线性补偿的研究热点,其优点是根据系统的非线性因素将控制参数调整规则进行了具体化表示,实现了系统非线性因素的规则化处理,这样既解耦了规则设计与运算流程,也避免了迭代运算的高时间复杂度的缺点。本文将模糊控制理论与传统PID控制相结合,设计了一个模糊PID自适应控制算法,并针对于地震模拟振动台完成了隶属度函数的选取与模糊规则的设计。4、本文针对前文所提出的两种先进PID控制算法,在邦威公司的SST-200电动地震模拟振动台上,从多种参考波形的角度对二者进行了大量的实验对比验证,并通过一定的精度指标衡量了二者的有效性。
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