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Magnetic hysteresis of magnetorheological dampers and its compensation by neural network prediction

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成果类型:
期刊论文
作者:
涂建维;戴葵;瞿伟廉
通讯作者:
Tu, J.(waiderl@163.com)
作者机构:
[涂建维; 瞿伟廉] Hubei Key Laboratory of Roadway Bridge and Structure Engineering, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China
[戴葵] Department of Civil Engineering, Wuhan Polytechnic University, Wuhan 430023, China
通讯机构:
Hubei Key Laboratory of Roadway Bridge and Structure Engineering, Wuhan University of Technology, China
语种:
中文
关键词:
磁流变阻尼器;磁滞效应;神经网络;预测控制
关键词(英文):
magnetorheological dampers;magnetic hysteresis;neural network;prediction control
期刊:
华中科技大学学报(自然科学版)
ISSN:
1671-4512
年:
2007
卷:
35
期:
3
页码:
110-112
基金类别:
国家自然科学基金重大国际合作资助项目(50520130296).
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
土木工程与建筑学院
摘要:
研究了磁流变阻尼器的磁滞效应对控制效果的影响,提出了采用神经网络预测的方法来减小磁滞效应对振动控制的不利影响.通过过去时刻和当前时刻的结构响应来预测将来时刻的结构响应,并用线性最优控制(LQR)算法经将来时刻结构响应计算得到主动控制力,为磁流变阻尼器产生该主动控制力赢得时间.研究结果表明:通过神经网络预测能有效补偿磁滞时间,使控制效果接近无磁滞效应的控制效果.
摘要(英文):
The adverse effects of magnetic hysteresis of magnetorheological (MR) dampers on control result were investigated. Neural network prediction method is proposed to reduce the disadvantage of magnetic hysteresis. The future structural response is predicted on the basis of the past and the present structural response through neural network and the active control force is calculated by the future structural result with linear quadratic regulator control algorithm. As a consequence, enough time is won to compute and generate the control force. The simulation results imply that neural network predic...

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