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1、人工神经网络在结构控制中的应用陈贡联 刘文锋 白志强(青岛理工大学土木工程学院 青岛 266033)摘 要:对人工神经网络在结构控制中的应用做了综合评述。介绍了神经网络的控制原理,总结了结构控制中常见的网络模型,阐述了人工神经网络在结构控制中的应用情况,并对未来的发展方向进行了展望。关键词:神经网络 结构控制 网络模型DEVELOPMENTOFSTRUCTURECONTROLUSINGARTIFICIALNEURALNETWORKSChenGonglianLiuWenfengBaiZhiqiang(InstituteofCivil
2、Engineering,QingdaoTechnologicalUniversityQingdao266033)Abstract:Thestate-of-the-artreviewoftheartificialneuralnetworksstructurecontrolispresented.theprincipleofneuralnetworksinstructurecontrolisintroduced,thefrequentlyusedneuralnetworkmodelsinstructurecontrolarecolle
3、cted,andtheapplicationstothestructurecontrolarediscussed,andthefuturedevelopmentinthesefieldsispredicted.Keywords:artificialneuralnetworkstructurecontrolnetworkmodel1 概 述完善的理论和方法,如:最优控制、极点配量、独立模人工神经网络(ANN)是在物理机制上模拟人态控制、瞬态最优控制、脉冲控制、混合控制等。这脑信息处理机制的信息系统,它不但具有处理信息些控制方法大都是
4、基于反馈控制方式的,因此,数学数据的一般计算能力而且还具有处理知识的思维、模型的建立是至关重要的。然而实际上被控结构往学习、记忆能力。自Adeli和Yeh于1989年将没有往具有变结构、变层次以及各种不确定性等特点,难隐含层的感知机第一次用于简支梁的设计以来,越以建立起有效的数学模型;同时,即使对一些复杂结来越多的土木工程专家将研究方向转移到该领域构能够建立数学模型,其模型也往往过于复杂,既不来,现在已经有许多模型用于结构分析及优化设计、利于设计,也难以实现控制。另外,结构设计计算和结构的损伤检测、结构控制等多方面。控制建模时通常
5、不考虑非结构构件的效应,建成后神经网络控制在1994年11月的国际自动化控实际非结构构件和质量变化都将影响结构振动控制制学会上首次出现,是近年来刚刚兴起的比较活跃的计算模型。因此,研究具有很强的学习能力的神的智能控制之一。所谓神经网络控制,即基于神经经网络建模和控制算法是结构振动控制发展的一个网络的控制或简称神经控制,是指在控制系统中采热点问题。用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线2)结构非线性的控制方法性对象进行建模,或充当控制器,或优化计算,或进实际结构在诸如地震那样的强烈动力作用下可行推理,或故障诊断等,以及同时兼有
6、上述某些功能能进入非线性,结构构件的强度和刚度可能发生退的适当组合,将这样的系统统称为基于神经网络的化,实际结构的模型修正将是结构振动控制的一个控制系统,称这种控制方式为神经网络控制。突出问题。在经典和现代控制论中,对于非线性系随着神经网络的发展,神经网络在土木工程的统,仅能得到一般的且难以用于控制系统分析和设结构控制中体现了自身的特点:计的状态空间模型;对于非线性自回归滑动平均模1)结构的建模基于风荷和地震激励具有强随机性的特点,在第一作者:陈贡联 男 1980年11月出生 硕士研究生研究控制建筑结构响应的过程中已提出了许多日臻
7、收稿日期:2006-03-06IndustrialConstructionVol.36,Supplement,2006 工业建筑 2006年第36卷增刊243型,人们也很难找到一种恰当的参数估计方法,这样,传统的非线性控制方法,在理论和应用上都存在3 结构控制中常用的神经网络模型[3]较大的局限性。神经网络由于具有通过学习最佳逼311 静态多层前向网络近非线性映射的能力,将其应用于非线性系统模型静态多层前向网络各部分的输入输出关系分别的辨识和控制,可不受非线性模型类的限制,较传统为:的控制方法具有明显的优
8、越性。nm输入:xi=∑aijyi(t)+∑bikuk(t)+wi3)时滞的处理j=1k=1在主动控制中,时滞是影响系统正常运行的关(1)键原因,很多研究工作者在传统理论的基础上对时输出:yi(t)=g(xi(t))(2)滞的具体时间以及对下一步地
