复杂激励环境下分布式结构的振动主动控制研究的中期报告.docx

复杂激励环境下分布式结构的振动主动控制研究的中期报告 1. 研究背景 随着科技的不断发展，越来越多的建筑物和桥梁被建造在地震、风力、交通等外部激励环境中。这些外部激励环境会对这些结构产生非常大的影响，导致其振动幅度变大，进而可能引发损坏和崩塌等不良后果。为此，如何保证这些结构的安全性和稳定性，成为了结构控制领域研究的热点问题。 分布式结构主动控制技术是目前结构控制领域的有效手段之一，其通过在结构自身内部或表面上布置一定数量的传感器和执行器，采集结构振动数据并对其进行分析和控制，从而实现对结构的准确控制，达到结构抗震、减振或者增振等目的。 2. 研究内容 本课题旨在探究分布式结构在复杂激励环境中的振动主动控制方法，涵盖以下内容： （1）基于分布式协同控制理论，构建分布式结构在复杂激励环境中的振动主动控制模型，建立分布式结构的传感器和执行器的布置和控制策略。 （2）研究分布式结构的灵敏度函数、H∞控制和最优控制等主控方法，比较其控制效果和控制效率。 （3）通过实验验证控制效果，采用基于神经网络、模糊控制和自适应控制等强化学习方法，进一步优化控制效果。 （4）结合机器学习技术，建立结构振动状态识别模型，实现对结构振动状态的实时监控和预警。 3. 研究进展 目前，本课题已完成了分布式结构在复杂激励环境中的振动主动控制模型的构建和传感器和执行器的布置和控制策略设计。通过对分布式结构进行实验，比较了分布式结构的灵敏度函数、H∞控制和最优控制等主控方法的控制效果和控制效率，具体结果如下： （1）分析了结构振动的灵敏度函数，建立了基于反馈控制的H∞控制器，实现了对结构振动的抑制。 （2）提出了面向分布式结构的最优控制策略，实现了对系统频域的控制，同时考虑了信号采样和传输的不完全性。 （3）采用强化学习的方法，通过建立神经网络、模糊控制和自适应控制等模型，进一步优化了控制效果，并实现了分布式结构在复杂激励环境下的振动主动控制。 （4）建立了结构振动状态识别模型，并实现了对结构振动状态的实时监控和预警。 4. 研究展望 在后续研究中，我们将继续深入探究分布式结构在复杂激励环境下振动主动控制的方法，包括： （1）探究更加精细化的分布式控制方法，如双向反馈控制和分布式滤波控制等，实现更加准确的控制效果。 （2）进一步探究机器学习技术在分布式结构振动控制中的应用，包括深度学习、强化学习和迁移学习等。 （3）研究分布式结构的实时参数识别和故障诊断，实现对结构的健康监测和维护。 总之，本课题的研究结果将有助于提高分布式结构在复杂激励环境下的稳定性和安全性，同时为结构控制领域的发展提供新的思路和方法。