（飞行器设计专业论文）采用磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制.pdf

南京航空航天人学硕士学位论文 摘要 磁流变阻尼器是近年来提出的一种半主动控制装置，它仅需少量的能源输 入来维持控制系统工作，为结构振动控制提供了一种很好的控制装置。本文研 究基于磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制新技术，以达到有效控制结构 振动的目的。 描述磁流变阻尼器动力学性能的模型比较多，本文选用b o u c - w e n 模型来研 究，建立了用一个磁流变阻尼器为作动器的三层框架振动系统的控制模型。利 用p a s s i v e o f f 、p a s s i v e o n 、l q r 三种控制方法首先对模型在e 1c e n t r o 波激 励下的响应进行了仿真计算。然后重点研究了半主动智能控制方法，根据模糊 控制和神经网络控制理论，分别设计了半主动模糊控制器和半主动神经网络控 制器，利用m a t l a b 模糊控制和神经网络控制工具箱编写了两种控制器的程序， 对振动结构系统在e lc e n t r o 、t a f t 、k o b e 三种波激励下，进行了结构振动的 响应分析，仿真显示这两种智能控制方法很好地解决了非线性振动系统的控制 问题。最后运用模糊p i d 控制方法和神经网络p i d 控制方法对振动模型进行了 控制，仿真显示这两种p i d 控制方法都取得了较好的控制效果。 关键词：结构振动，磁流变阻尼器，半主动控制，模糊控制，神经网络控制 p i d 控制 采用磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 a b s t r a c t t h em a g n e t o r h e o l o g i c a ld a m p e r ( m r d ) i san e wk i n do fd e v i c e sf o rs e m i a c t i v e c o n t r 0 1 i to n l yn e e d sl e s sp o w e rt ok e e pt h ec o n t r o ls y s t e m sr u n n i n ga n d p r o v i d e sa g o o d k i n do fc o n t r o ld e v i c ef o rs t r u c t u r a lv i b r a t i o nc o n t r 0 1 t oc o n t r o le f f e c t i v e l y ，t h e s e m i a c t i v ei n t e l l i g e n tc o n t r o lt e c h n o l o g yo fs t r u c t u r a lv i b r a t i o nh a sb e e ns t u d i e db y u s i n gt h em r d i nt h i st h e s i s t h e r ea r es e v e r a lm o d e l st od e s c r i b et h em e c h a n i c a lc h a r a c t e r i s t i co fm r d t h e b o u c - w e nm o d e lo fm r di ss e l e c t e di nt h er e s e a r c h ac o n t r o lm o d e lo ft h r e e - l a y f l a m ev i b r a t i o nc o n t r o ls y s t e mw i t ham r di se s t a b l i s h e d ，f i r s t l y ，t h er e s p r o s eo ft h e s t r u c t u r a lm o d e lu n d e rt h ee x c i t a t i o no fe 1c e n t r ow a ss i m u l a t e d u s i n g t h e p a s s i v e o f f 、p a s s i v e o na n dl q rc o n t r o lm e t h o r d s t h e n ，t h es e m i a c t i v ei n t e l l i g e n t c o n t r o lm e t h o d sw e r ei n v e s t i g a t e d b a s e do nt h et h e o r yo f f u z z yc o n t r o la n dn c u r a l n e t w o r kc o n t r 0 1 t h es e m i - a c t i v ef u z z yc o n t r o l l e ra n dn e u r a ln e t w o r kc o n t r o l l e r 、v e r e d e s i g n e da n dp r o g r a m e du s i n gt h em a t l a b sf u z z yc o n t r o la n dn e u r a ln e t w o r k t o o l b o x e s t h ev i b r a t i o nr e s p o n s eo ft h es t r u c t u r a lm o d e lu n d e rt h ee x c i t a t i o no fe 1 c e m r o 、t a f t 、k o b es e i s m i cl o a d sw a s a n a l y s e d l a s t l y ，u s i n gt h ea l g o r i t h m so ff u z z y p i da n dn e u r a ln e t w o r kp i dt oc o n t r o lm r d ，t h e s i m u l a t i n g r e s u l t si l l u s t r a t et h a tt h e c o n t r o le f f e c tb a s e do nt h et w ok i n d so f c o n t r o la l g o r i t h m si sv e r yg o o d k e yw o r d s ：s t r u c t u r a lv i b r a t i o n ，m a g n e t o r h e o l o g i c a ld a m p e r ，s e m i a c t i v ec o n t r o l ， f u z z yc o n t r o l ，n e u r a ln e t w o r kc o n t r o l ，p i dc o n t r 0 1 承诺书 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立 进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容 外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本 论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明 确方式标明。 本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允 许论文被查i 斯i ：i 借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数 据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名： 日 期： 一 墨些丝堕垩堕星堡塑丝丝堑垫羔圭垫塑丝丝型 符号表 。f ：磁流变阻尼器输出力( n ) c l ：磁流变阻尼器高速时的粘性阻尼系数( n s ) k ：磁流变阻尼器中蓄能器刚度系数( n m ) ：磁流变阻尼器初始位移( m ) ：磁流变阻尼器低速时的粘性阻尼系数( n j 朋) k 。：磁流变阻尼器高速时的刚度系数( n 肌) v ：控制电压( v ) m ，m 2 ，m ，：三层框架结构的第一、二、三层质量( k g ) c i ，c 2 ，岛：三层框架结构的第一、二、三层阻尼系数( nj m ) k ，2 ，k ，：三层框架结构的第一、二、三层刚度系数( n 伽) x 1 ，x 2 ，x ，：各层和基础的相对位移( m ) f ：控制力向量矩阵 a ：基础激励位置矩阵 q ：状态向量权矩阵 r ：控制力向量权矩阵 e ：误差( m ) p c ：误差的变化( m s ) k 。：p i d 控制的比例系数 k ，：p i d 控制的积分系数 k u ：p i d 控制的微分系数 ，：样本个数 z ：神经网络的层数 n e t ：神经元的输入 0 ：神经元的输出 w 。：连接权值 ，( ) ：神经元的作用函数 e ：误差函数 卵：学习速率 0 2 ，芦：动量系数 南京航空航天大学硕士学位论文 1 1 引言 第一章绪论 结构振动控制的研究已有几十年的历史。1 8 8 1 年r 本河和浩藏提出结构基 础隔振的概念，1 9 2 4 年同本鬼头健三郎提出结构基础轴承隔振方案，1 9 7 8 年 荚国k e l l y 和e i d i n g e r “1 提出叠层橡胶支座隔震方法和技术，从此结构基础隔 振进入了蓬勃发展的阶段。2 0 世纪7 0 年代初，一些学者提出在结构中设置非 结构构件的耗能元件金属软钢屈服耗能器，包括扭转梁、弯曲梁和u 形钢 器件等，分担和耗散本来由结构构件耗散的能量，这一思想是对结构抗振设计 的一个重要发展，由此形成了结构耗能减振的一个重要方向。上丽提到的基础 隔振、被动耗能减振部属于被动控制。被动控制方法简单，易于实现，经济性 好，因而在减振中得到广泛应用。但是被动控制主要是针对某些特定的条件加 吐控制，性能较为单一，适应面窄，很难实现带宽控制，这一局限性使其在某 些情况下不能满足要求。 1 9 7 2 年，美国y a o ”结合现代控制理论，提出了结构振动主动控制的概念， 开创了结构振动主动控制研究的新里程。结构主动控制需要实时测量结构响应 或环境干扰，采用现代控制理论的主动控制算法，在精确结构模型基础上进行 运算和决策最优控制力，最后作动器在外部能量输入下实现最优控制力。主动 控制系统主要由以下几个环节组成： 1 ) 受控对象可以是单自由度的系统、多自由度的系统或弹性体以及相 当复杂的结构。 2 ) 作动器提供作用力的装置，也称作动机构。 3 ) 控制器给出控制律的变化规律，是主动控制系统中的核心环节。 4 ) 测量系统包括传感器、放大器及滤波器等。 5 ) 能源用来供给作动器工作所需的能量。 主动控制作动器通常是液压伺服系统或电机伺服系统，一般需要较大的能 量驱动。所以主动控制实现起来较复杂，需要独立的外加能源，并带来耗费增 大、工艺及安装问题，在工程实现上有一定的难度。 近年来，智能驱动材料和器件的发展为结构振动控制开辟了新的天地，形 成了结构半主动控制的研究热点。结构半主动控制的原理与结构主动控制的原 采h j 磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 理基本相同，只是实施控制力的作动器需要少量的能量调节，其中代表性的半 主动控制装置主要有主动变刚度系统和主动变阻尼系统，诸如电磁流变液体、 压电材料、电磁致伸缩材料和形状记忆材料等智能驱动材料。由于被控对象和 智能作动器的动力学模型一般都是非线性的，而经典控制理论都是基于精确结 构模型来设计控制律的，所以这给设计半主动控制律的研究带来了困难。智能 控制理论的发展和应用给结构半主动控制的研究提供了方便，采用诸如模糊控 制、神经网络控制和遗传算法等智能控制算法为标志的结构半主动智能控制， 它们不需要精确的结构模型，实测得到输入和输出数据，根据模糊规则或者设 定某种性能指标，采用各种智能推理来实现对结构振动的控制。 1 2 结构振动半主动控制技术 1 2 1 磁流变阻尼器 半主动控制包含两方面的内容：控制策略和作动机构。作动机构是提供作 用力的装置，常用的作动器包括伺服液压式、伺服气动式、电磁式和压电式等 等。 本文所采用的作动机构是磁流变阻尼器。磁流变阻尼器的主要工作物质是 磁流变液( m a g n e t o r h e o l o g i c a lf l u i d s m r f ) ，所以磁流变阻尼器的特性归根结 底就是磁流变液的特性。经典的磁流变液是用微米尺寸的顺磁或软磁材料分散 溶于低磁导率的载液中制成的非胶体悬浮液，它是一种在外加磁场作用下流变 特性发生急剧变化的材料，在无外加磁场作用下表现为流动良好的液体状态， 然而在强磁场作用下可在短时间内( 毫秒级) 秸度增加两个数量级以上，并呈 现类似固体的力学一陲质，此强度由剪切屈服应力来表征，甚至可达5 0 1 0 0 k p a 。 而且其粘度的变化是连续的、可逆的，即一旦去掉磁场后，又变成可以流动的 液体。它只需要几伏的低电压就能满足要求，其工作的温度可以从一4 0 0 到1 5 0 。 磁流变效应连续、可逆、迅速和易于控制的特点使得磁流变液装置有广阔的应 用前景。d y k e 和s p e n c e r o “1 等人建立了b o u c w e n 非线性滞回模型，这是目前 拟台精度比较高的模型；他们还给出了行程为2 5 c m 的磁流变阻尼器原型的现 象模型，很好的描述了磁流变阻尼器的动力学特性，为磁流变阻尼器的基础性 研究作出了重要的贡献。s p e n c e r 等人“1 设计了一个能够提供2 0 吨的磁流变阻 尼器，完成了从实验室到实际应用的研究。目前国内外采用的磁流变阻尼器模 南京航空航天大学硕士学位论文 型已有好多种，如b l n g h a m 塑性模型“1 、b o u c w e n 模型、g a m o t a f i l is k o 模型 ”1 以及非线性粘弹塑性模型”等。近年来磁流变液装置已在汽车、健身设备、抛 光机械等工程领域得到实际应用。 12 2 半主动控制算法 半主动控制另一方面的内容就是控制策略的设计，比较成熟的基于磁流变阻 尼器的结构振动半主动控制算法主要有以下三点： 1 ) 由状态方程按某种主动控制算法计算确定最优控制力，这也是设计主动控制 的关键步骤。 2 ) 参照主动最优控制力，考虑磁流变阻尼器可能实现控制力的实际情况。尽可 能地设定磁流变阻尼器的控制力接近主动最优控制力。磁流变阻尼器实现控 制力的主要限制是控制力方向是有限的，因为磁流变阻尼器是以阻尼力的形 式提供控制力，因此，只能提供与结构运动相反、也即阻止结构运动的控制 力，而不能提供推动结构运动的力。正因为这一原因，磁流变阻尼器总是无 条件稳定的，而且具有很好的鲁棒性。 3 ) 将磁流变阻尼器的控制力转变为磁流变阻尼器的基本调节量输入电流 或电压。因为，磁流变阻尼器的控制力只有通过调节输入电流或电压，改变 阻尼器磁场强度并被动地依赖结构振动产生阻尼器问的相对速度才能实现。 近几十年来应用和发展起来的、适用于结构振动的主动控制算法主要有二 次型线性最优控制、独立模态最优控制、极点配置或最优配置、预测最优控制、 日：和日。最优控制、变结构控制、自适应控制和非线性反馈最优控制等控制算 法，最近几年主动智能控制算法的研究也形成了热潮。在基于这些主动控制算 法的基础上，求得最优控制力，然后再设定半主动控制律。下面给出几种主要 的半主动磁流变阻尼控制算法及其相应的磁流变阻尼器的阻尼力“。 1 简单b a n g b a n g 控制算法 简单b a n g - b a n g 磁流变阻尼器控制算法可以表示为： i c d i + 0 。s g n ( i ) ( 氟 o ) v 广1e 。量+ 厶。s 瓤( 矗o ) 式中，“。是磁流变阻尼器产生的库仑阻尼力；膏是被动粘滞阻尼力部分； x 是磁流变阻尼器的相对位移；厶。，厶。* 分别是磁流变阻尼器能实现的最大 阻尼力和最小阻尼力。该控制算法表明，当磁流变阻尼器所在位置，如结构层 采州磁流变阻尼器的结构振动! 主动智能控制 间背离平衡点振动时，施加阻尼器能实现的最大阻尼力，否则，施加最小阻尼 力。 2 最优b a n g b a n g 控制算法 最优b a n g b a n g 磁流变阻尼器控制算法可以表示为： 。i c d i + 厶一s g n ( 膏) ( u x o ) “一p 卜1 白i + 五一g n ( t ) ( 越o ) 式中，“为主动最优控制力。该控制算法表明，当最优控制力与磁流变阻 尼器所在位置振动方向相反时，施加最大阻尼力；否则，施加最小阻尼力。这 一控制算法正好反映了磁流变阻尼器只能施加阻止结构运动的力，而不能施加 推动结构运动的力。 3 限界h r o v a t 最优控制算法 限界b r o v a t 磁流变阻尼器控制算法可以表示为： jc a x + 厶m 缸s g n ( 童)( 戤 “d 。) ( ，) = 川s g n ( 2 )( 城 o 且l f i i u i 时 。 i f 。 其它情况 式中，f 二和f 。分别为磁场为0 和磁场为最大时磁流变阻尼器所产生的阻尼 力，u 为最优控制力。结构的外激励还是e 1c e n t r o 波，通过编写n a t l a b 程序 得到仿真曲线，图2 1 5 图2 1 7 是位移响应曲线，图2 1 8 是最优控制力和磁 流变阻尼器的输出力，可以看出两条曲线很一致，说明磁流变阻尼器的真实输 出力很好地反映了最优控制力。 幽2 1 5 第一层结构的位移响应 南京航空航天大学硕士学位论文 幽2 1 6 第二层结构的位移响应 幽21 7 第三层结构的位移响应 1 2 42 1 8 最优控制力和磁流变阻尼嚣实际输出控制力 2 点熬啦娃 蠢瑟_ 髻 采州磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 2 4 4 控制效果比较 表2 2 列出了系统模型在无控、p a s s i v e o f f 、p a s s i v e o n 和l q r 控制下的 响应峰值。从表2 2 中可以看出，加了磁流变阻尼器的系统，相对位移都显著 地减小了，减小率几乎都在5 0 以上。从p a s s i v e o n 和l q r 控制效果还可以看 出，在采用磁流变阻尼器进行控制的时候，并不是加越大的阻尼力就一定能得 到越好的效果，l q r 方法对第三层位移的控制效果就比较好，而且对层涮位移 的控制也比p a s s i v e o n 控制方法有很大的提高。 表22 结构在e l c e n t r o 波f 的响虎峰值 控制策略 相对位移减小减小 l q r 控 减小 无控p a s s i v e o f fp a s s i v e o n 率( )率( )制 率( ) x l z p 0 5 4 1 60 ，2 1 1 86 0 90 0 7 8 98 5 40 1 4 7 97 2 7 x 2 一1 7 e 0 8 2 5 90 3 5 8 55 6 60 1 9 5 27 6 40 2 3 1 77 1 9 x 3 一并p 0 ，9 6 4 40 4 6 0 95 2 20 ，3 0 5 56 8 30 2 8 2 07 0 8 一一戈。 0 5 4 1 6o 2 1 1 86 0 90 0 7 8 98 5 4o 1 4 7 97 2 7 x 2 一x l 0 3 2 0 301 5 6 75 1 10 1 5 7 55 0 8o 1 1 0 06 5 7 x 3 一x 2 0 2 0 2 3o 1 0 4 04 8 6o 1 1 0 54 5 40 0 8 0 46 0 3 2 5 小结 本章建立了一个带磁流变阻尼器的三层框架结构模型，通过p a s s i v e o f f 、 p a s s i v e 一0 n 和l q r 三种控制方法对结构响应进行了仿真，得到了各个控制方法 的效果，并对各种控制的效果进行了比较。三种控制方法都有一定的效果，其 中l q r 控制效果最好。但是l q r 控制不能够处理非线性模型，只能把磁流变阻 尼器和三层框架结构分开处理，设计一个简单的半主动控制律来近似最优控制 力；如果改变激励波信号，它也不能够自适应的调节参数来达到一个很好的效 果，所以还需要研究更先进的控制方法。 南京航空航天人学硕士学位论文 3 1 引言 第三章结构振动的半主动模糊控制 模糊控制是建立在人工经验基础上的。对于一个熟练的操作人员，并非需 要了解被控对象精确的数学模型，而是凭借其丰富的经验，采取适当的对策来 巧妙地控制一个复杂过程。若能把这些熟练操作员的实践经验加以总结和描述， 并用语言表达出来，它就是种定性的、不确定的控制规则。如果用模糊数学 将其定量化就转化为模糊控制算法，从而形成了模糊控制理论。正是由于它不 需要精确的数学模型，能够处理强非线性控制问题，所以可以把磁流变阻尼器 和三层框架结构模型结合成统一体进行控制。 本章首先介绍了模糊控制器的特点和模糊控制系统的结构，详细地介绍了 模糊控制器设计的过程，对系统模型在e lc e n t r o 、t a f t 、k o b e 三种波激励下 进行了模糊控制仿真分析，然后设计出了模糊自适应p i d 控制器，并进行了仿 真分析。 3 2 模糊控制原理 3 2 1 模糊控制的特点 模糊控制在最近的短短十多年来发展迅速，这主要归结于模糊控制器的一 些明显的特点“”。“： 1 ) 无需知道被控对象的数学模型模糊控制是以人对被控系统的控制经验为 依据而设计的控制器，故无需知道被控系统的数学模型。 2 ) 是一种反映人类智慧思维的智能控制模糊控制采用人类思维中的模糊量， 如“高”、“中”、“低”、“大”、“小”等，控制量由模糊推理导出。这些模糊 量和模糊推理是人类通常智能活动的体现。 3 ) 易被人们所接受模糊控制的核心是控制规则，这些规则是以人类语言表 示的，如“衣服较脏，则投入洗涤荆较多，洗涤时间较长”，很明显这些规则 易被一般人所接受。 4 ) 构造容易用单片机等来构造模糊控制系统，其结构与一般的数字控制系 统无异，模糊控制算法可用软件实现。 采川碰流变阻尼器的结构振动、# 主动智能控制 5 ) 鲁棒性好模糊控制系统无论被控对象是线性的还是非线性的，都能执行 有效的控制，具有良好的鲁棒性和适应性。 3 ，2 2 模糊控制系统的组成 模糊控制属于计算机数字控制的一种形式。因此，模糊控制系统的组成类同 于一般数字控制系统，其结构如图3 1 所示： 幽31 模糊控制系统原理图 模糊控制系统一般可以分为四个部分： ( 1 ) 模糊控制器：实际上是一台微计算机，根据控制系统的需要，可以选择微型 机或者单片机。 ( 2 ) 输入输出接口装置：模糊控制器通过输入输出接口从被控对象获取数字信 号量，并将模糊控制器决策的输出数字信号经过数模变换，将其转变为模拟信 号，送给执行机构去控制被控对象。 ( 3 ) 广义对象：包括被控对象及执行机构，被控对象可以是线性或非线性的、定 常或时变的，也可以是单变量或多变量的、有时滞或无时滞的多种情况。 ( 4 ) 传感器：传感器是将被控对象或各种过程的被控制量转换为电信号的一类装 置。 它的核心部分为模糊控制器，如图3 1 中虚线框中部分所示。模糊控制器 的控制规律由计算机的程序实现，可概括为下述四个步骤： ( 1 ) 根据本次采样得到的系统的输出值，计算所选择的系统的输入变量。 ( 2 ) 将输入变量的精确值变为模糊值。 ( 3 ) 根据输入变量( 模糊量) 及模糊控制规则，按模糊推理合成规则计算控制量 ( 模糊量) 。 南京航空航天大学硕士学位论文 ( 4 ) 由上述得到的控制量( 模糊量) 计算精确的控制量。 3 2 3 半主动模糊控制器设计 模糊控制器在模糊控制系统中具有举足轻重的作用，因此在模糊控制系统 中，设计和调整模糊控制器的工作是很重要的。模糊控制器的设计”1 包括以 下几项内容： ( 1 ) 确定模糊控制器的输入变量和输出变量( 即控制量) 。 ( 2 ) 设计模糊控制器的控制规则。 ( 3 ) 确定模糊化和非模糊化的方法。 ( 4 ) 选择模糊控制器的输入变量及输出变量的论域并确定模糊控制器的参数( 如 量化因子、比例因子) 。 ( 5 ) 编制模糊控制算法的应用程序，合理选择模糊控制算法的采样时间。 模糊控制器的设计首先要确定模糊控制器的输入变量和输出变量。究竟选择 哪些变量作为模糊控制器的信息量，还必须深入研究在手动控制过程中，人如 何获得输入、输出信息，因为模糊控制器的控制规则归根到底还是模拟入脑的 思维决策方式。 因为人对误差、误差的变化以及误差变化的速率的敏感程度是有差异的。 一般说来，人对误差最敏感，其次是误差的变化，再次是误差变化的速率。所 以模糊控制器的输入变量也可以有三个，即误差、误差的变化及误差变化的变 化，输出变量一般选择被控制量。通常将模糊控制器输入变量的个数称为模糊 控制的维数。一般情况下，一维模糊控制器用于一价被控对象，由于这种控制 器输入变量只选择误差一个，它的动态控制性能不佳。从理论上说，模糊控制 器的维数越高，控制越精细，但是维数越高，模糊控制规则变得过于复杂，控 制算法的实现相当困难。所以，目前被广泛采用的均为二维模糊控制器，结构 如图3 t 2 ，这种控制器以误差和误差的变化为输入变量，输出变量为被控制量。 图32 二维模糊控制器 2 5 采h i 磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 本文结构半主动模糊控制以第一层结构的位移与期望位移的误差，以及误差 的变化作为模糊控制的输入变量，输出变量为磁流变阻尼器要施加的电压。因 此，确定输入变量和输出变量后，按下列步骤设计模糊控制器。 ( 1 ) 定义模糊集合及其隶属函数 设输入变量为e ，e c ，各定义七个模糊集合 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大) 表示输入的模糊状态。用英文字头缩写为： n b ，n m ，n s ，z ，p s ，p m ，p b 输出变量“的模糊集合 零，小，小中，中，小大，中大，大 表示输出的模糊状念。用英文字头缩写为： z ，s ，s m ，m ，s b ，m b ，b 则模糊状态变量( 语言值) 。，e c ，“分别为4 4 7 ，昼占，c ，g 。 下面来确定模糊变量隶属函数曲线的形状，将确定的隶属函数曲线离散化， 就得到了有限个点上的隶属度，便构成了一个相应模糊变量的模糊子集。本文 输入变量隶属度函数选为t r i m f 型函数，输入变量e 和e o 的隶属度函数分别如 图3 3 和图3 4 。输出变量隶属度函数选为g a u s s m f 型函数，如图3 5 所示。 幽33 误差e 的隶属度函数 南京航空航天大学硕士学位论文 图3 4 误差e c 的隶属度函数 图3 5 输出电压的隶属度函数 ( 2 ) 设计模糊控制规则 模糊控制规则集的设计是模糊控制器设计的关键。控制规律通常是基于手动 控制策略，而手动控制策略又是人们通过学习，试验以及长期经验积累而逐渐 形成的一种技术知识集合。因此常用条件语句i f - t h e n 加以描述。其模糊控制规 则集形式为： 矿xi s 彳，“”dy i s b ，船”。i s c k f 3 1 、 ( i ，九k = 1 , 2 ，”) 量譬巷考j0墨哥。 采川磁流变阻尼器的结构振动、f 主动智能控制 规则集的确定是一个复杂的问题，一般是根据经验而设计。本文规则集来 源于三个方面，首先是对振动系统动力学分析的结论，第二是参考已有文献得 出的规律性，最后是通过仿真调试得出的经验而加以修正得出的。由于两个输 入变量各有7 个模糊子集，所以本文总共有4 9 条模糊控制规则，如表3 1 。 表3 1 模糊控制规则表 惑 n bn mn szp sp mp b n bbbbm bzzz n mbbm bs bsss n sm b m b s b m s ms ms m zmmzzzmm p sssssm bsm b p mzzzs m m b m bb p bzzzs mbbb 有了上面这个规则表，在m a t l a b 里面可以画出输入输出变量的效果图，如 图3 6 所示，对照模糊控制规则表，发现它确实很好地描述了规则表的输入输 出关系。 图3 6 控制规则效果图 ( 3 ) 模糊推理和去模糊化 对于建立的模糊控制规则要经过模糊推理才能决策出控制变量的一个模糊 南京航空航天大学硕士学位论文 子集，因为它是一个模糊量而不能直接控制被控对象，还需要采取合理的方法 将模糊量转换为精确量。本文模糊推理和去模糊化方法采用m a m d a n i 推理法和 m i n m a x 一重心法。对于给定模糊规则集： r 1 ：i fx i = a i a n d y 1 = b 1 ，t h e n 。1 = c 1 r 2 ：i fx 1 = a 2 a n d y 1 = b 2 ，t h e nz i = c 2 ( 3 2 ) r 3 ：i fx 1 = a 3 a n d y 1 = 嚣3 ，t h e nz 1 = c 3 r ，：i fx 1 = 4 。a n dy 1 = 玩，t h e n 毛= c 。 现在已知自口提条件 粕= a j a n d y o = b ( 3 3 ) 和每一模糊规则，可以得到推理结论c 。为： ( ，( z ) = ( z o ) a b ，( y o ) c ，( z 1 ) ( f = 1 , 2 ，3 n ) ( 3 4 ) 式中a 表示m i n 。前提条件式的最终结论c 。是由综合推理结果c ：得到的，即 c 一( z ) = 。：( z ) v 正( z ) v c ；( z 1 ) v v c ：( z ) ( 3 5 ) 式中v 表示m a x 。模糊集c 。的重心可由下式计算 一( ) z 。 z o = 兰 一 ( 3 6 ) i z c , ( = ，) ，= 1 式中z 为z 各语言变量模糊子集的中心位置，这样就得到了去模糊化后的精确 值。 3 2 4 结构振动半主动模糊控制仿真 在本文编制的程序中，应用m a t l a b 模糊逻辑工具箱。”“”，该工具箱集成度 高，内容丰富，基本包括了模糊控制理论的各个方面。本文运用其中的一些函 数，例如n e w f i s ，a d d v a r ，a d d m f ，a d d r u l e 等等来建立一个模糊系统，以实现 对磁流变阻尼器结构系统的模糊控制。 采h j 磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 图3 7 显示的是模糊控制器的仿真结构图，可以看出系统有两个输入一个 输出，控制规则为4 9 条。结构的外激励是e 1c e n t r o 波，图3 8 图3 1 0 分 别为各层的位移响应曲线，为了有个比较，画出了p a s s i v e o f f 的变化曲线， 为图中虚线所示；实线为模糊控制的结果，可以看出控制效果比较好。图3 1 1 是模糊控制输出电压的变化曲线。 s y s t e mf u z ：2i n p s 1o p u l 0 4 9r u l e $ 图37 模糊控制器结构图 幽38 第一层结构对e 1c e n t r o 波激励的位移响应 蠢埘芈般 南京航空航天大学硕士学位论文 一 ： 叫 ： 剀39 第二层结构对e lc e n t r o 波激励的位移响应 图3 1 0 第三层结构对e 1c e n t r o 波激励的位移响应 幽31 1e lc e n t r o 波激励时控制电压变化图 3 1 t 3 2 1 0 ， 2 3 4 o o 0 o o o o o 嚣捌j f 采州磁流变阻尼器的结构振动半主动智能控制 为了分析模糊控制系统的适应性和鲁棒性，改变结构的外激励为t a f t 波， 如图3 1 2 所示。图3 1 3 图3 1 5 分别为各层的位移响应曲线，结构模型在t a f t 波激励、p a s s i v e o f f 控制方式下的变化曲线，为图中虚线所示：实