压电复合材料层合梁非线性模糊滤波振动控制

在振动主动前馈控制中通常采用的自适应滤波-XLMS算法只限定于线性主动控制问题.由于在振动主动控制中各种非线性因素的存在,使得非线性控制方法成为必需.本文利用模糊逻辑系统能够逼近任何非线性系统的特性,提出了一种非线性模糊滤波振动控制方法,解决了由于传感通道的非线性使得参考信号与外扰间呈非线性函数关系的主动控制问题.针对具有压电作动器的复合材料层合梁进行了振动主动控制的数值仿真计算,结果表明该非线性模糊自适应控制方法优于线性滤波-XLMS方法.     

基于波动法的框式结构功率流主动控制方法与实验研究

为了研究扰动影响下框式结构中的功率流传播与主动控制，首先采用波动方法建立了框式结构的动力学模型并获得了其在扰动下的精确动力学响应，进一步得到结构中传播的功率流，并以此为目标函数，优化得到了最优控制力的大小与相位，然后对结构施加最优控制力，实现了框式结构的功率流主动控制。对框式结构功率流主动控制方法进行了数值计算分析与实验验证。结果表明：采用波动方法计算框式结构的动力学响应精确可靠；通过数值计算与实验研究可知功率流主动控制可以明显降低框式结构全频域内的抖动，验证了基于波动方法功率流主动控制的正确性与有效性。     

地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究

针对地震作用下高层建筑结构的模糊半主动振动控制方法进行研究，引入分散控制的策略，将模糊逻辑理论与迭代学习控制算法原理相结合，提出分散模糊迭代学习控制DFILC（Decentralized Fuzzy Iterative Learnin gContr01）算法，并应用于高层结构地震反应振动控制中。对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析，结果表明，采用分散控制策略的DFILC算法可以有效地抑制结构地震反应，相对于集中控制的单一失效分散控制系统的可靠性更强且数据实时处理效率大为提高；同时，模糊逻辑理论的运用解决了模型的不确定性和外扰的非线性。     

拱型结构振动控制的研究

将控制技术运用到拱型结构的振动控制中。运用单点和多点控制方法，将主动控制力表为位移，速度和加速度的线性函数，在频域内探讨了拱型结构某些关键部闰加速度频率响应随地面运动频率变化情况，研究了主动控制力参数对加速度响应的影响，并对带有主动控制装置的拱型结构在随机激励作用下的响应进行了分析。     

振动主动控制当前的主要研究课题

近１０年来对振动主动控制的研究集中在挠性航天结构主动控制减振、巨型土木工程结构主动控制减振和车辆半主动控制隔扼等几个重要领域，本文简略回顾了这些领域主动控制减振的发展过程，着重介绍了近期的研究情况和当前的主要研究课题．     

压电智能结构模糊自学习控制(FSLC)

将模糊逻辑与学习控制的基本思想相结合，根据控制系统的动态输出特性，采用模糊控制对学习控制律中的参数进行实时校正，实现系统的动态学习过程，提出了一种适用于压电智能结构振动控制的模糊自学控制方法FSLC（FuzzySelf-LearningContr01）。分别采用三维8节点实体单元（Solid45）和耦合单元模拟主结构和压电致动器／传感器，基于ANSYS参数化语言编写了压电智能结构振动控制分析的有限元程序。通过数值仿真证明了模糊自学习控制方法能有效控制压电结构的振动，并提高了自学习控制的收敛速度和获得了很好的控制效果。     

折叠式柔性结构振动主动控制的研究

建立了具有刚性运动基的折叠式柔性结构振动主动控制实验系统，采用带实时预测误差修正的预测控制算法进行了这类结构振动主动控制的实验研究。实验结果表明，在实验建模的基础上设计预测控制器对折叠式柔性结构进行振动主动控制，能够有效地抑制柔性结构的振动和提高刚性基姿态定向精度。     

分布式驱动电动汽车主动悬架T–S模糊控制研究

分布式驱动电动汽车，由于簧下质量增大，导致车轮振动加剧，进而影响车辆平顺性及行驶安全性。为有效抑制分布式驱动电动汽车垂向振动恶化，设计了一种主动悬架T–S模糊控制器，构建了分布式驱动电动汽车1/4悬架动力学模型，基于Matlab/Simulink在B级随机路面及变路面工况下进行动力学仿真，考虑了控制器在车辆参数不确定时的自适应性，探究了T–S模糊控制器在车辆变参数条件下的控制效果，并与PID控制的主动悬架及传统的被动悬架进行比较，通过硬件在环实验验证了控制效果。结果表明，所提出的分布式驱动电动汽车主动悬架T–S模糊控制策略可有效提升车辆的平顺性指标，相对于PID控制及被动悬架，T–S模糊控制也具有更好的多工况自适应能力。     

扁壳结构弯曲与扭转振动控制试验研究

扁壳结构的弯曲与扭转振动控制对该类结构的应用具有重要意义。本文采用不影响壳体结构的粗压电纤维复合材料(MFC)作动器对其弯曲与扭转振动进行主动控制。建立局部表面粘贴MFC作动器的开口圆柱扁壳的动力学解析模型,得到了作动力和作动力矩的解析表达式,分析了扁壳结构上MFC作动器在弯曲与扭转振动控制中的作动机理。针对一开口碳纤维圆柱扁壳,设计了模糊PD控制器,开展了定频与随机激励下壳体弯曲与扭转振动控制试验,并与传统PD控制试验效果进行了对比。结果表明:MFC作动器在壳体弯曲和扭转振动控制方面作动能力突出;模糊PD控制器的控制效果优于传统PD控制器的控制效果。     

点式压电智能结构的模型修正与振动主动控制

提出了在点式压电智能结构中应用摄动有限元方法对结构的有限元模型进行修正 ,从而达到提高建模精度 ,改善实际结构振动主动控制效果的目的。通过对一悬臂梁在模型修正前后进行振动主动控制的不同的控制效果验证了该方法的有效性     

Fuzzy variational principle and its applications

Linear and non-linear peaky fuzzy numbers and their arithmetic operations are constructed for the analysis of engineering structures with fuzzy characteristic quantities. Fuzziness of the corresponding quantities is consistently incorporated into the functional of the total potential energy. A set of deterministic recursive equations is obtained as the alternative expressions of the fuzzy variational principle by means of the second-order perturbation technique. The fuzzy Ritz method and the fuzzy finite element method are presented as the applications of the fuzzy variational principle. Accordingly, the roundabout procedures frequently used in the formulations of the fuzzy finite element method are avoided. A benchmark problem of a bending beam with fuzzy Young's modulus under fuzzy external loading is solved by the developed fuzzy numerical methods. Numerical examples show that results determined by these two fuzzy methods are both little conservative, and are in good agreement with those obtained by the analytical method. Moreover, the fuzzy Ritz method or the fuzzy finite element method can provide more valuable information than the conventional deterministic methods.     

PROCEDURE FOR COMPUTING THE POSSIBILITY AND FUZZY PROBABILITY OF FAILURE OF STRUCTURES

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｉｎｉｔｉａｔｉｏｎｏｆｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｗａｓｄｕｅｔｏｔｈｅｅｘｉｓｔｅｎｃｅｏｆｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｉｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ .Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｄｕｃｅｄｃａｕｓｅａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｍｅａｎｉｎｇ,ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓｍａｙｂｅｄｉｖｉｄｅｄｇｅｎｅｒａｌｌｙｉｎｔｏｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓ:ｒａｎｄｏｍｎｅｓｓ,ｆｕｚｚｉｎｅｓｓａｎｄｕｎａｓｃｅｒ…     

FUZZY ARITHMETIC AND SOLVING OF THE STATIC GOVERNING EQUATIONS OF FUZZY FINITE ELEMENT METHOD

The key component of finite element analysis of structures with fuzzy parameters, which is associated with handling of some fuzzy information and arithmetic relation of fuzzy variables , was the solving of the governing equations of fuzzy finite element method. Based on a given interval representation of fuzzy numbers, some arithmetic rules of fuzzy numbers and fuzzy variables were developed in terms of the properties of interval arithmetic. According to the rules and by the theory of interval finite element method, procedures for solving the static governing equations of fuzzy finite element method of structures were presented. By the proposed procedure, the possibility distributions of responses of fuzzy structures can be generated in terms of the membership functions of the input fuzzy numbers. It is shown by a numerical example that the computational burden of the presented procedures is low and easy to implement. The effectiveness and usefulness of the presented procedures are also illustrated.     

基于可能性理论的结构模糊可靠性方法

利用模糊变量描述结构的不确定性 ,基于可能性理论和模糊区间分析 ,依据基于区间分析的非概率可靠性方法 ,建立了用于模糊结构和系统的能度可靠性模型。该模型可给出模糊可靠性指标的可能性分布和结构失效的可能性度量 ,并提供更多的关于结构安全程度的有用信息 ,且应用简便。算例分析说明了文中方法的应用     

Multiobjective fuzzy optimum design of antenna structures

On the basis of the recently proposed general fuzzy optimization [1–2], this paper investigates the multiobjective fuzzy optimum design of antenna structures, in which the weight objective, precision objective, lowest frequency objective and safety degree objective are included. This is a successful application of fuzzy optimization to large engineering structures.     

边坡稳定性预测的模糊神经网络模型

根据边坡稳定问题具有的模糊性,提出了一种判定边坡稳定性的模糊神经网络模型。该系统仅从期望输入输出数据集即可达到获取知识、确定模糊初始规则基的目的。再利用神经网络学习能力便不难修改规则库中的模糊规则以及隶属函数和网络权值等参数,这样大大减少了规则匹配过程,加快了推理速度,从而极大程度地提高了系统的自适应能力。最后用收集到的边坡数据样本训练和测试模糊神经网络模型,结果表明该模糊神经网络预测边坡稳定性是可行的、有效的。     

基于模糊数学的贴片式左手超材料微结构选择方法研究

研究了基于模糊数学的贴片式左手超材料结构的选择机制,其核心思想是基于现有左手超材料结构构建左手材料微结构集合,将集合中结构的特性参数以某种隶属函数映射到[0,1]区间,用隶属度表示各元素对设计需求的符合度;根据模糊目标及约束的隶属度确定元素的模糊优越集,最终找到最适合于相应设计的结构方案。给出了材料库中每种结构方案相对于模糊目标及约束的隶属度的确定方法。为了验证所提出选择方法的可行性,建立了不同拓扑形式的左手超材料构型集合和不同尺寸的巾型构型集合,针对具体的设计目标和约束要求,计算了相应集合的模糊优越集,给出了最适合的个体元素排序,计算结果表明本文提出的结构选择方法可选出满足设计要求的结构构型。     

Adaptive synchronization of T-S fuzzy complex networks with time-varying delays via the pinning control method

In this paper, the synchronization of Takagi–Sugeno (T-S) fuzzy complex networks with time-varying delays and adaptive coupling weights is studied. Using the pinning control and adaptive feedback strategy, a new general class of complex networks with fuzzy logic is proposed and its synchronization is investigated in terms of linear matrix inequalities (LMIs). The adaptive update law of coupling weight is only related to the dynamical behaviors of directly connected nodes. Based on the Lyapunov stability theory, it is proven that the synchronization of the addressed network can be achieved under those control strategies. Finally, two numerical examples are given to verify the effectiveness of our theoretical results.     

天线结构多目标模糊优化设计

本文在结构模糊优化设计理论的最新成果——普遍型模糊优化的基础上研究解决了包括重量、精度、动力基频和安全度等目标在内的天线结构多目标模糊优化设计问题,使得天线结构优化更令面、更合理、更实际。这是在计算机上对多变量、多工况、多约束、多目标大型结构进行模糊优化设计的成功应用的实践。     

FAULT DIAGNOSIS OF ROTATING MACHINERY USING KNOWLEDGE-BASED FUZZY NEURAL NETWORK

A novel knowledge-based fuzzy neural network (KBFNN) for fault diagnosis is presented.Crude rules were extracted and the corresponding dependent factors and antecedent coverage factors were calculated firstly from the diagnostic sample based on rough sets theory.Then the number of rules was used to construct partially the structure of a fuzzy neural network and those factors were implemented as initial weights,with fuzzy output parameters being optimized by genetic algorithm.Such fuzzy neural network was called KBFNN.This KBFNN was utilized to identify typical faults of rotating machinery. Diagnostic results show that it has those merits of shorter training time and higher right diagnostic level compared to general fuzzy neural networks.