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文檔簡(jiǎn)介

1、一、主動(dòng)控制簡(jiǎn)介概念:結(jié)構(gòu)主動(dòng)控制需要實(shí)時(shí)測(cè)量結(jié)構(gòu)反應(yīng)或環(huán)境干擾,采用現(xiàn)代控制理論的主動(dòng)控制算法在精確的結(jié)構(gòu)模型基礎(chǔ)上運(yùn)算和決策最優(yōu)控制力,最后作動(dòng)器在很大的外部能量輸入下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)控制力。特點(diǎn):主動(dòng)控制需要實(shí)時(shí)測(cè)量結(jié)構(gòu)反應(yīng)或環(huán)境干擾,是一種需要額外能量的控制技術(shù),它與被動(dòng)控制的根本區(qū)別是有無(wú)額外能量的消耗。優(yōu)缺點(diǎn):主動(dòng)控制具有提高建筑物的抵抗不確定性地面運(yùn)動(dòng),減少輸入的干擾力,以及在地震時(shí)候自動(dòng)地調(diào)整結(jié)構(gòu)動(dòng)力特征等能力,特別是在處理結(jié)構(gòu)的風(fēng)振反應(yīng)具有良好的控制效果,與被動(dòng)控制相比,主動(dòng)控制具有更好的控制效果。但是,主動(dòng)控制實(shí)際應(yīng)用價(jià)格昂貴,在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中也會(huì)存與其它控制理論相同的問(wèn)題,控制技

2、術(shù)復(fù)雜、造價(jià)昂貴、維護(hù)要求高。組成:傳感器、控制器、作動(dòng)器工作方式:開(kāi)環(huán)、閉環(huán)、開(kāi)閉環(huán)。二、簡(jiǎn)單回顧主動(dòng)控制的應(yīng)用與MATLAB應(yīng)用1.主動(dòng)變剛度AVS控制裝置工作原理:首先將結(jié)構(gòu)的反應(yīng)反饋至控制器,控制器按照事先設(shè)定好的控制算法并結(jié)合結(jié)構(gòu)的響應(yīng),判斷裝置的剛度狀態(tài),然后將控制信號(hào)發(fā)送至電液伺服閥以操縱其開(kāi)關(guān)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)不同的變剛度狀態(tài)。鎖定狀態(tài)(ON):電液伺服閥閥門(mén)關(guān)閉,雙出桿活塞與液壓缸之間沒(méi)有相對(duì)位移,斜撐的相對(duì)變形與結(jié)構(gòu)層變形相同,此時(shí)結(jié)構(gòu)附加一個(gè)剛度;打開(kāi)狀態(tài)(OFF):電液伺服閥閥門(mén)打開(kāi),雙出桿活塞與液壓缸之間有相對(duì)位移,液壓缸的壓力差使得液體發(fā)生流動(dòng),此過(guò)程中產(chǎn)生粘滯阻尼,此時(shí)結(jié)

3、構(gòu)附加一個(gè)阻尼。示意圖如下:2. 主動(dòng)變阻尼AVD控制裝置工作原理:變孔徑阻尼器以傳統(tǒng)的液壓流體阻尼器為基礎(chǔ),利用控制閥的開(kāi)孔率調(diào)整粘性油對(duì)活塞的運(yùn)動(dòng)阻力,并將這種阻力通過(guò)活塞傳遞給結(jié)構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)為結(jié)構(gòu)提供阻尼的目的。關(guān)閉狀態(tài)(ON):開(kāi)孔率一定,液體的流動(dòng)速度受限,流動(dòng)速度越小,產(chǎn)生的粘滯阻尼力越大,開(kāi)孔率最小時(shí),提供最大阻尼力,此時(shí)成為ON狀態(tài);打開(kāi)狀態(tài)(OFF):控制閥完全打開(kāi),由于液體的粘滯性可提供最小阻尼力。示意圖如下:3振動(dòng)實(shí)例已知多自由度有阻尼線性結(jié)構(gòu)的參數(shù):,阻尼矩陣采用瑞利阻尼,根據(jù)前兩階自振頻率及阻尼比確定,阻尼比取0.05,該多自由度結(jié)構(gòu)(參數(shù)同上)所受地震波數(shù)據(jù)見(jiàn)dzb

4、.xls文件,文件第一列為時(shí)間,單位s,文件第2列為加速度,單位m/s2。方法采用中心差分法:3.1變剛度對(duì)比了剛度分別為K、10*K以及0.1*K時(shí)M1的響應(yīng)時(shí)程曲線以及最大位移。MATLAB程序如下:clearclcM=diag(2762 2760 2300); %質(zhì)量矩陣K=100000*4.406 -1.921 0;-1.921 3.443 -1.522;0 -1.522 1.522; kk=K,10.*K,0.1.*K %細(xì)胞矩陣-變剛度W=4.1041;10.4906;14.9514; %各階頻率zuni=0.05 area=2*W(1)*W(2)*zuni/(W(1)+W(2);

5、byta=2*zuni/(W(1)+W(2); C=area*M+byta*K; %阻尼矩陣num=xlsread('dzb.xls',1,'B1:B1501');P=M*ones(3,1)*num' %讀入外荷載*中心差分法*h=0.02; %步長(zhǎng)para=1/h2,1/(2*h),2/h2,h2/2; %參數(shù)向量Kx=para(1)*M+C*para(2); %x(i+1)前系數(shù)x(:,1)=zeros(3,1); %初位移v(:,1)=zeros(3,1); %初速度a(:,1)=-0.00082*num(1)*ones(3,1); %初加速度f(wàn)o

6、r j=1:3 for i=1:1:1501 %差分迭代第一步 if i<2; x0=x(:,1)-h*v(:,1)+h2/2*a(:,1); Px(:,i)=P(:,i)-(kkj-para(3)*M)*x(:,i)-(para(1)*M-para(2)*C)*x0; x(:,i+1)=inv(Kx)*Px(:,i); a(:,i+1)=para(1)*(x0-2*x(:,i)+x(:,i+1); %加速度響應(yīng) v(:,1)=para(2)*(x(:,i+1)-x0); %速度響應(yīng) else %差分迭代 Px(:,i)=P(:,i)-(kkj-para(3)*M)*x(:,i)-(pa

7、ra(1)*M-para(2)*C)*x(:,i-1); x(:,i+1)=inv(Kx)*Px(:,i); a(:,i+1)=para(1)*(x(:,i-1)-2*x(:,i)+x(:,i+1); %加速度響應(yīng) v(:,i)=para(2)*(x(:,i+1)-x(:,i-1); %速度響應(yīng) end end*中心差分法* X=x(:,1:1501); Y=max(abs(X),2); Z(j)=max(Y); save X %保存位移相應(yīng) subplot(3,1,j) %畫(huà)圖 plot(X(1,:) xlabel('時(shí)間t/0.02s') ylabel('位移X1/

8、m');end運(yùn)行結(jié)果如下:最大位移分別為:0.00850.0045 0.0100.變阻尼依舊使用上述系統(tǒng),對(duì)比無(wú)阻尼,阻尼為C和0.5C三種情況下的響應(yīng)時(shí)程曲線和最大位移。MATLAB程序:clearclcM=diag(2762 2760 2300); %質(zhì)量矩陣K=100000*4.406 -1.921 0;-1.921 3.443 -1.522;0 -1.522 1.522; %剛度矩陣W=4.1041;10.4906;14.9514; %各階頻率zuni=0.05 area=2*W(1)*W(2)*zuni/(W(1)+W(2);byta=2*zuni/(W(1)+W(2);

9、C=area*M+byta*K; cc=0*C,C,0.5*C; %變阻尼num=xlsread('dzb.xls',1,'B1:B1501');P=M*ones(3,1)*num' %讀入外荷載*中心差分法*h=0.02; %步長(zhǎng)para=1/h2,1/(2*h),2/h2,h2/2; %參數(shù)向量Kx=para(1)*M+C*para(2); %x(i+1)前系數(shù)x(:,1)=zeros(3,1); %初位移v(:,1)=zeros(3,1); %初速度a(:,1)=-0.00082*num(1)*ones(3,1); %初加速度f(wàn)or j=1:3 f

10、or i=1:1:1501 %差分迭代第一步 if i<2; x0=x(:,1)-h*v(:,1)+h2/2*a(:,1); Px(:,i)=P(:,i)-(K-para(3)*M)*x(:,i)-(para(1)*M-para(2)*ccj)*x0; x(:,i+1)=inv(Kx)*Px(:,i); a(:,i+1)=para(1)*(x0-2*x(:,i)+x(:,i+1); %加速度響應(yīng) v(:,1)=para(2)*(x(:,i+1)-x0); %速度響應(yīng) else %差分迭代 Px(:,i)=P(:,i)-(K-para(3)*M)*x(:,i)-(para(1)*M-par

11、a(2)*ccj)*x(:,i-1); x(:,i+1)=inv(Kx)*Px(:,i); a(:,i+1)=para(1)*(x(:,i-1)-2*x(:,i)+x(:,i+1); %加速度響應(yīng) v(:,i)=para(2)*(x(:,i+1)-x(:,i-1); %速度響應(yīng) end end*中心差分法* X=x(:,1:1501); Y=max(abs(X),2); Z(j)=max(Y); save X %保存位移相應(yīng) subplot(3,1,j) %畫(huà)圖 plot(X(1,:) xlabel('時(shí)間t/0.02s') ylabel('位移X1/m');e

12、nd運(yùn)行結(jié)果是:最大位移分別為:0.0115 0.0085 0.0068三、主動(dòng)控制算法簡(jiǎn)介主動(dòng)控制算法是主動(dòng)控制的基礎(chǔ),它們是根據(jù)控制理論建立的。好的控制理論算法必須在線計(jì)算時(shí)間短、穩(wěn)定性及可靠性好、抗干擾能力強(qiáng)。結(jié)構(gòu)控制算法分為經(jīng)典控制理論與現(xiàn)代控制理論兩類(lèi)。 .經(jīng)典控制理論:經(jīng)典控制理論的特點(diǎn)是以輸入輸出特性(主要是傳遞函數(shù))為系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,采用頻率響應(yīng)法和根軌跡法這些圖解分析方法,分析系統(tǒng)性能和設(shè)計(jì)控制裝置。經(jīng)典控制理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是拉普拉斯變換,占主導(dǎo)地位的分析和綜合方法是頻域方法。經(jīng)典控制理論包括線性控制論、采樣控制理論、非線性控制理論三個(gè)部分。.現(xiàn)代控制理論:現(xiàn)代算法計(jì)算

13、主要用時(shí)間域,采用狀態(tài)空間法(State Space Method) 來(lái)描述系統(tǒng)的動(dòng)力性態(tài),其數(shù)學(xué)工具為線性代數(shù)、矩陣?yán)碚摵妥兎址?。其主要包括下面一些算法:?)經(jīng)典線性最優(yōu)控制法 (2)瞬時(shí)最優(yōu)控制法 (3)極點(diǎn)配置法 (4)獨(dú)立模態(tài)空間控制法 (5)隨機(jī)最優(yōu)控制法 (6)界限狀態(tài)控制法 (7)模糊控制法 (8)預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)控制法 (9)H優(yōu)化控制 (10)變結(jié)構(gòu)控制.簡(jiǎn)要介紹各種算法最優(yōu)控制算法通俗來(lái)講:即對(duì)一個(gè)受控的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)或運(yùn)動(dòng)過(guò)程,從一類(lèi)允許的控制方案中找出一個(gè)最優(yōu)的

14、控制方案,使系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)在由某個(gè)初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移到指定的目標(biāo)狀態(tài)的同時(shí),其性能指標(biāo)值為最優(yōu)。在工程上,最優(yōu)控制算法以現(xiàn)代控制理論中的狀態(tài)空間理論為基礎(chǔ),采用極值原理,使用最優(yōu)濾波或者動(dòng)態(tài)規(guī)劃等最優(yōu)化方法,進(jìn)一步求解結(jié)構(gòu)振動(dòng)最優(yōu)控制輸入,在振動(dòng)主動(dòng)控制領(lǐng)域應(yīng)用比較普遍。當(dāng)被控對(duì)象結(jié)構(gòu)參數(shù)模型可以被精確建模,并且激勵(lì)和測(cè)量信號(hào)比較確定時(shí),采用最優(yōu)算法設(shè)計(jì)控制器可以較容易地取得控制效果。最優(yōu)控制法根據(jù)具體算法又可分為經(jīng)典線性最優(yōu)控制法、瞬時(shí)最優(yōu)控制法、隨機(jī)最優(yōu)控制法等等,下面簡(jiǎn)單介紹:A經(jīng)典線性最優(yōu)控制法 該算法基于現(xiàn)代控制理論,以線性二次型性能指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)來(lái)確定控制力與狀態(tài)向量之間的關(guān)系式。

15、目標(biāo)函數(shù)中用權(quán)矩陣來(lái)協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)性與安全性之間的關(guān)系,需求解Riccati方程。由于該算法忽略了荷載項(xiàng),嚴(yán)格說(shuō)來(lái),由它得到的控制不是最優(yōu)控制;但數(shù)值分析和有限的試驗(yàn)證明,這一控制算法雖然不是最優(yōu)的,但是可行的和有效的。 B瞬時(shí)最優(yōu)控制算法 該算法以瞬時(shí)狀態(tài)反應(yīng)和控制力的二次型作為目標(biāo)函數(shù),在動(dòng)荷載作用的時(shí)間范圍內(nèi),每一瞬時(shí)都實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)函數(shù)最小化。該算法不需求解Riccati方程,計(jì)算量減小;增益矩陣與受控結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)特性無(wú)關(guān),控制系統(tǒng)的魯棒性能較好;具有時(shí)間步進(jìn)性,可推廣用于非線性、時(shí)變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。但該算法只是一種局部最優(yōu)控制算法,從控制結(jié)構(gòu)最大反應(yīng)這個(gè)意義上講,仍然不是最優(yōu)控制。

16、C隨機(jī)最優(yōu)控制法 使隨機(jī)控制系統(tǒng)的某個(gè)性能指標(biāo)泛函取極小值的控制稱(chēng)為隨機(jī)最優(yōu)控制。由于存在隨機(jī)因素,這種性能指標(biāo)泛函需要表示為統(tǒng)計(jì)平均(求數(shù)學(xué)期望)的形式: 隨機(jī)最優(yōu)控制有兩個(gè)重要的性質(zhì)。由于存在不確定性,控制作用常寧可取得弱一些,保守一些。這稱(chēng)為謹(jǐn)慎控制。另一方面為更好和更快地進(jìn)行估計(jì),必須不斷激發(fā)系統(tǒng)中各種運(yùn)動(dòng)模式,為此需要加入一些試探作用。試探作用的大小,則根據(jù)增加的誤差、直接費(fèi)用和所帶來(lái)的好處等因素加以折衷權(quán)衡進(jìn)行選擇。謹(jǐn)慎和試探已成為設(shè)計(jì)隨機(jī)控制策略的兩個(gè)重要原則。  模態(tài)控制法將系統(tǒng)或結(jié)構(gòu)的振動(dòng)置于模態(tài)空間中考察,無(wú)限自由度系統(tǒng)在時(shí)間域內(nèi)的振動(dòng)通??梢杂玫碗A自由

17、度系統(tǒng)在模態(tài)空間內(nèi)的振動(dòng)足夠近似地描述,這樣無(wú)限自由度系統(tǒng)的振動(dòng)控制可轉(zhuǎn)化為在模態(tài)空間內(nèi)少量幾個(gè)模態(tài)的振動(dòng)控制,亦即控制模態(tài),這種方法稱(chēng)為模態(tài)控制法。其中分為模態(tài)耦合控制與獨(dú)立模態(tài)控制,后者可實(shí)現(xiàn)對(duì)所需控制的模態(tài)進(jìn)行獨(dú)立的控制,不影響其它未控的模態(tài),具有易設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn),是目前模態(tài)控制中的主流方法。前者的各階模態(tài)的控制力依賴(lài)于所有被控模態(tài)坐標(biāo)的值,同時(shí)也說(shuō)明一個(gè)作動(dòng)器對(duì)所有模態(tài)均有控制作用,因此可以達(dá)到減少作動(dòng)器的目的,減小成本。獨(dú)立模態(tài)空間控制法是基于振動(dòng)體系振型分解的概念建立的,多個(gè)自由度體系的運(yùn)動(dòng)方程由正交原理可分解為個(gè)獨(dú)立的對(duì)應(yīng)不同模態(tài)的單自由度運(yùn)動(dòng)方程,對(duì)各模態(tài)可分別進(jìn)行控制設(shè)計(jì)。對(duì)于求

18、出的模態(tài)控制作用通過(guò)模態(tài)的參與矩陣進(jìn)行線性變換,由模態(tài)控制作用得出結(jié)構(gòu)控制作用。為了節(jié)省時(shí)間,控制設(shè)計(jì)可只針對(duì)幾個(gè)主要振型進(jìn)行該算法的先決條件是結(jié)構(gòu)必須可控而且可觀測(cè)。在實(shí)際結(jié)構(gòu)中,由于模態(tài)截?cái)嘁鹂刂埔绯龊陀^測(cè)溢出,前者將影響實(shí)際系統(tǒng)的性能,而后者可導(dǎo)致殘余模態(tài)的不穩(wěn)定;而且該控制法顯然僅對(duì)線性系統(tǒng)有效。嚴(yán)格來(lái)講,獨(dú)立模態(tài)控制的必要條件是控制器布滿(mǎn)體系的所有自由度,但作為一種近似方法,控制器數(shù)目少于體系自由度時(shí),亦可應(yīng)用此法,只是所截取的振型數(shù)目要和控制器的數(shù)目相同。 獨(dú)立模態(tài)控制分析過(guò)程:建立控制力下的運(yùn)動(dòng)方程:為主元桿件的方向余弦矩陣,為控制力。令,可得:若記:可得:計(jì)算得出和

19、即可得到,即得到控制力。耦合模態(tài)控制分析過(guò)程:將運(yùn)動(dòng)方程用狀態(tài)方程表示:其中:控制性能指標(biāo)可表示為:相應(yīng)的最優(yōu)控制力為其中為下面Ricaati方程的解從以上各式可以看出,在采用耦合模態(tài)控制時(shí),第i階模態(tài)控制力的大小依賴(lài)于所有被控模態(tài)坐標(biāo)的值,同時(shí)一個(gè)作動(dòng)器對(duì)所有的模態(tài)均有控制作用,因此可以用較少的作動(dòng)器控制較多的模態(tài)。界限狀態(tài)控制法 根據(jù)結(jié)構(gòu)的安全性、適用性和舒適性要求,預(yù)先給定結(jié)構(gòu)反應(yīng)的限值。一旦實(shí)際結(jié)構(gòu)反應(yīng)超出限值,則控制系統(tǒng)啟動(dòng),利用外加控制力減低結(jié)構(gòu)反應(yīng),這就是界限狀態(tài)。該算法控制目標(biāo)明確,實(shí)施簡(jiǎn)便,在線計(jì)算量小,適用于線性和非線性系統(tǒng)。界限狀態(tài)控制法盡管在控制力計(jì)算中建立了

20、目標(biāo)函數(shù),但脈沖控制力的施加在本質(zhì)上仍是試探性和直接推斷的,因此,它不是最優(yōu)控制法。自適應(yīng)控制法 自適應(yīng)算法是指處理和分析過(guò)程中,根據(jù)處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征自動(dòng)調(diào)整處理方法、處理順序、處理參數(shù)、邊界條件或約束條件,使其與所處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布特征、結(jié)構(gòu)特征相適應(yīng),以取得最佳的處理效果。自適應(yīng)控制算法不要求結(jié)構(gòu)參數(shù)模型嚴(yán)格精確,因此具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。通常,自適應(yīng)控制算法需要大量估計(jì)參數(shù),與一般常規(guī)控制器相比,自適應(yīng)控制器變得特別復(fù)雜。自適應(yīng)控制器由參考模型和對(duì)象間輸出誤差反饋等信號(hào)的線性組合構(gòu)成。若選擇一個(gè)低階參考模型,那么,自適應(yīng)控制器中需要計(jì)算的參數(shù)就會(huì)減少。這種即類(lèi)似于模型參考自適應(yīng)控

21、制(MRAC)又有簡(jiǎn)潔的結(jié)構(gòu)和算法,易于工程實(shí)現(xiàn)的新型自適應(yīng)控制算法就是簡(jiǎn)單自適應(yīng)控制(SAC)。自適應(yīng)控制大致可分為自適應(yīng)前饋控制、自校正控制和模型參考自適應(yīng)控制三大類(lèi)。結(jié)構(gòu)振動(dòng)自校正控制是一種將受控結(jié)構(gòu)參數(shù)在線辨識(shí)與控制器參數(shù)整定相結(jié)合的控制方式??刂茣r(shí)辨識(shí)器根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出信息,在線地辯識(shí)系統(tǒng)的模型參數(shù)或狀態(tài),并自動(dòng)校正控制律。這樣,結(jié)構(gòu)可以根據(jù)狀態(tài)和干擾特性的變化自動(dòng)校正控制動(dòng)作,達(dá)到輸出方差最小的控制目的。智能控制算法 現(xiàn)代控制理論雖然從理論上解決了系統(tǒng)的可控性、可觀測(cè)性、穩(wěn)定性及許多復(fù)雜系統(tǒng)的控制問(wèn)題,但其各種控制方法都是以控制對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的,而土木工程結(jié)構(gòu)

22、是非線性、強(qiáng)耦合、多變量、不確定性的復(fù)雜系統(tǒng)。土木工程結(jié)構(gòu)包括受力的結(jié)構(gòu)構(gòu)件和不受力的非結(jié)構(gòu)構(gòu)件,結(jié)構(gòu)構(gòu)件設(shè)計(jì)計(jì)算和控制建模時(shí)通常不考慮非結(jié)構(gòu)構(gòu)件的效應(yīng),因此,建成后的實(shí)際結(jié)構(gòu)非結(jié)構(gòu)構(gòu)件和質(zhì)量變化都將影響結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制的計(jì)算模型;此外,實(shí)際結(jié)構(gòu)在諸如地震那樣的強(qiáng)烈動(dòng)力作用下可能進(jìn)入非線性,結(jié)構(gòu)構(gòu)件的強(qiáng)度和剛度可能發(fā)生退化,實(shí)際結(jié)構(gòu)的模型修正將是結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制一個(gè)突出的問(wèn)題。因此,研究不依賴(lài)精確計(jì)算模型、調(diào)節(jié)簡(jiǎn)單的模糊控制算法以及具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)和逼近非線性映射能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和控制算法是結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。 智能控制是一門(mén)新興的理論和技術(shù),具有能對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行有效的全局控制,

23、并有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義模型和以數(shù)學(xué)模型表示的混合控制等特點(diǎn)。智能控制還具備學(xué)習(xí)功能、適應(yīng)功能和組織功能。智能控制的控制器是數(shù)學(xué)解析形式和知識(shí)系統(tǒng)相結(jié)合的廣義模型。目前,智能控制的研究主要集中在模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、進(jìn)化計(jì)算及三者的相互結(jié)合上。 A模糊控制法 模糊控制規(guī)則不需要對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,模糊控制是為了解決其他控制算法需要精確模型,并且精確模型獲取后,對(duì)擾動(dòng)有時(shí)候魯棒性差的問(wèn)題而提出的。模糊控制是近代控制理論中建立在模糊集合論基礎(chǔ)上的一種基于語(yǔ)言規(guī)則與模糊推理的控制理論,它是智能控制的一個(gè)重要分支。與傳統(tǒng)控制理論相比,模糊控制有兩大不

24、可比擬的優(yōu)點(diǎn):第一,模糊控制在許多應(yīng)用中可以有效且便捷的實(shí)現(xiàn)人的控制策略和經(jīng)驗(yàn),這一優(yōu)點(diǎn)自從模糊控制誕生以來(lái)就一直受到人們密切的關(guān)注;第二,模糊控制不需要被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型即可實(shí)現(xiàn)較好的控制,這是因?yàn)楸豢貙?duì)象的動(dòng)態(tài)特性已隱含在模糊控制器輸入、輸出模糊集及模糊規(guī)則中。所以模糊控制被越來(lái)越多的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,尤其是被廣泛應(yīng)用于家電系列中,基于模糊控制的洗衣機(jī)就是其中的一個(gè)典型實(shí)例。因?yàn)槟:刂撇恍枰獙?duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行精確地計(jì)算,直接根據(jù)系統(tǒng)的輸入輸出特性給出控制指令,因此其控制雖然不是最優(yōu)的,但是是有效的。B 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)、數(shù)據(jù)融合以及并行分布處理等能

25、力,在多變量、強(qiáng)非線性、大滯后系統(tǒng)的辨識(shí)、建模和控制中顯示出了明顯的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用前景。大量研究結(jié)果表明,神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好實(shí)現(xiàn)對(duì)多變量非線性系統(tǒng)模型的辨識(shí)與預(yù)測(cè),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自適應(yīng)控制。在土木工程結(jié)構(gòu)的模糊辨識(shí)和控制方面,Masri等人(1992,1994)研究了非線性結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與自適應(yīng)控制;Joghataie等人(1994)、Venini等人(1994)以及Amini等人(1994)在彈性、彈塑性結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主動(dòng)控制等方面做了初步的研究工作。   神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性建模和預(yù)測(cè)能力,但推理和控制的能力較弱,而模糊控制具有很強(qiáng)的不精確語(yǔ)言表達(dá)和推理

26、的能力,能有效地控制難以建立精確模型的系統(tǒng),兩者結(jié)合不僅相互彌補(bǔ)了各自的不足,而且可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)模型的定性知識(shí)表達(dá)和定量數(shù)值處理,進(jìn)而更好地實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)掌握被控結(jié)構(gòu)的動(dòng)力性能,當(dāng)建筑結(jié)構(gòu)遭遇地震時(shí),由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所掌握的結(jié)構(gòu)動(dòng)力性能以及結(jié)構(gòu)的動(dòng)力反應(yīng)和結(jié)構(gòu)所受的外部激勵(lì)之間的關(guān)系,對(duì)結(jié)構(gòu)控制驅(qū)動(dòng)器輸出一個(gè)控制信號(hào),由驅(qū)動(dòng)器提供動(dòng)力對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)進(jìn)行控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的步驟為:首先,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)已有的反應(yīng)時(shí)程和控制信號(hào)預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)以后的反應(yīng),采用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿器模仿結(jié)構(gòu)反應(yīng)并評(píng)估控制信號(hào)與系統(tǒng)反應(yīng)之間的敏感程度,在模仿的過(guò)程的

27、每一小時(shí)段均對(duì)控制信號(hào)加以校正,使控制器產(chǎn)生所需的控制力,其大小是由控制目標(biāo)決定的;然后,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿器的幫助下訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)來(lái)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)反應(yīng)與控制信號(hào)和校正后控制信號(hào)之間的關(guān)系。這樣,經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的控制系統(tǒng)可以根據(jù)結(jié)構(gòu)已有的反應(yīng)時(shí)程和控制信號(hào)的時(shí)程,給出一個(gè)當(dāng)前的控制信號(hào),從而對(duì)結(jié)構(gòu)振動(dòng)反應(yīng)進(jìn)行有效的控制。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)動(dòng)力性能時(shí),自動(dòng)學(xué)習(xí)了結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)中時(shí)滯等因素的影響,因此,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中不存在傳統(tǒng)控制系統(tǒng)具有時(shí)滯的問(wèn)題,而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)也適用于非線性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)。應(yīng)當(dāng)指出,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)結(jié)構(gòu)反應(yīng)進(jìn)行控制時(shí),應(yīng)注意神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量的選擇

28、等問(wèn)題四、線性二次型最優(yōu)控制1.基本原理在控制系統(tǒng)中,為了達(dá)到同一個(gè)控制目的,可以有多種方案(如多輸入系統(tǒng)的極點(diǎn)配置狀態(tài)反饋控制器是不唯一的),但是具有最小能量的控制方式更具實(shí)際意義。對(duì)于 (4-1)系統(tǒng)性能和控制能量的要求可以由下列二次型性能指標(biāo)來(lái)描述: (4-2)是對(duì)稱(chēng)正定(半正定)加權(quán)矩陣,是對(duì)稱(chēng)正定加權(quán)矩陣,他們反映了設(shè)計(jì)者對(duì)狀態(tài)和控制中各分量重要性的關(guān)注程度。第一項(xiàng)反映控制性能,這一項(xiàng)越小,狀態(tài)衰減到0的速度越快,振蕩越小,控制性能越好;第二項(xiàng)反映對(duì)控制能量的限制。通常狀態(tài)衰減速度越快,控制能量越大,這是一個(gè)矛盾,最優(yōu)控制的目的就是尋找、,調(diào)和上述矛盾,問(wèn)題歸結(jié)為,對(duì)給定系統(tǒng)(4-1

29、)和保證一定性能指標(biāo)(4-2)的前提下,,設(shè)計(jì)一個(gè)控制器,使最小。 若系統(tǒng)的狀態(tài)是可以直接測(cè)量的,且考慮的控制器是狀態(tài)反饋控制器,則可以證明,使性能指標(biāo)(4-2)最小化的最優(yōu)控制器具有以下線性狀態(tài)反饋形式: (4-3)將控制器(7-3)代入系統(tǒng)方程(4-1)可得 (4-4)若系統(tǒng)是漸近穩(wěn)定的,矩陣所有特征值均具有負(fù)實(shí)部,根據(jù)線性時(shí)不變系統(tǒng)的穩(wěn)定性定理,(4-4)一定存在一個(gè)正定對(duì)稱(chēng)矩陣的二次型函數(shù),利用系統(tǒng)的穩(wěn)定性可得 對(duì)上式“下劃線”部分“+”“-”進(jìn)行配平方得到可得 (4-5)求解最優(yōu)控制問(wèn)題,就是選取一個(gè)適當(dāng)?shù)脑鲆婢仃嚕切阅苤笜?biāo)最小化。由(4-5)只有第三項(xiàng)依賴(lài)于矩陣,而且是非負(fù)的,只

30、有當(dāng)?shù)谌?xiàng)等于零才能最小,當(dāng)且僅當(dāng) (-6)依賴(lài)于正定對(duì)稱(chēng)矩陣,特別是當(dāng)可以找到一個(gè),滿(mǎn)足方程 (-7)此時(shí) (-8)閉環(huán)系統(tǒng)方程為 (-9)最優(yōu)狀態(tài)反饋控制器為 (-10)可以證明,確實(shí)有 (利用了的對(duì)稱(chēng)性) (利用了、的正定對(duì)稱(chēng)性)這就證明了最優(yōu)狀態(tài)反饋控制器(7-10)是穩(wěn)定的。2.MATLAB實(shí)例在MATLAB中,lqr函數(shù) (-11)給出了相應(yīng)二次型最優(yōu)控制問(wèn)題的解。函數(shù)輸出變量中的是最優(yōu)反饋增益矩陣,是方程(-7)的對(duì)稱(chēng)正定解矩陣,是最優(yōu)閉環(huán)系統(tǒng)的極點(diǎn)。實(shí)例:對(duì)系統(tǒng),設(shè)計(jì)一個(gè)最優(yōu)狀態(tài)反饋控制器,使系統(tǒng)性能指標(biāo)最?。?階單位矩陣)。解:系統(tǒng)為能控標(biāo)準(zhǔn)型,存在狀態(tài)反饋控制器,執(zhí)行以下m文件;可得:K = 0.0143 0.1107 0.0676P = 4.2625 2.4957 0.0143 2.4957 2.8150 0.1107 0.0143 0.1107 0.0676E

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