基于K-L分解的斜拉索-磁流变系统建模及减振控制研究
PDF下载 (288)王 振,张 刚,陈跃华,冯志敏,胡洋洋.基于K-L分解的斜拉索-磁流变系统建模及减振控制研究[J].宁波大学学报(理工版),2020,33(3):91-98.DOI:
WANG Zhen,ZHANG Gang,CHEN Yuehua,FENG Zhimin,HU Yangyang.Modeling and vibration reduction control of stay cable-magnetorheological system based on K-L decomposition[J].Journal of Ningbo University(Natural Science & Engineering Edition),2020,33(3):91-98.DOI:
| Title: | Modeling and vibration reduction control of stay cable-magnetorheological system based on K-L decomposition |
| 作者: | 王 振, 张 刚, 陈跃华, 冯志敏, 胡洋洋 |
| Author(s): | WANG Zhen, ZHANG Gang, CHEN Yuehua, FENG Zhimin, HU Yangyang |
| 关键词: | K-L时空分解; 递推最小二乘辨识; 分布参数系统; ARMAX模型; 广义预测控制 |
| Keywords: | K-L decomposition; recursive least squares identification; distributed parameter system; ARMAX model; generalized predictive control |
| 分类号: | O328 |
| 文献标识码: | A |
| 摘要: | 针对斜拉索-磁流变阻尼器系统, 提出一种数据驱动的分布参数系统建模方法. 利用K-L时空分解方法得到表征系统空间结构的空间基函数, 将其与系统输出作内积求出表征系统状态幅值的时间序列, 根据时间序列和外载荷等数据信息, 利用递推最小二乘算法辨识时域ARMAX模型, 将空间基函数与时域ARMAX模型进行空间重构得到空间ARMAX模型, 最后对该时域ARMAX模型进行预测控制. 实验结果表明 建立的分布参数系统模型计算量小、精度高, 可以满足实际工程要求; 采用的预测控制方法能够对斜拉索-磁流变阻尼器分布参数系统模型进行有效的减振控制. |
| Abstract: | A data-driven distributed parameter system modeling method is proposed to analyze the stay cable-magnetorheological damper system. The space basis function that characterizes the space structure of the system is obtained by using the KL spatio-temporal decomposition method, and the inner product of such function and the system output is calculated to obtain the time series representing the system state amplitude. Based on the time series and other data information like the external load, the time-domain ARMAX model is identified by recursive least squares algorithm. The spatial ARMAX model is established by the spatial reconstruction of the spatial basis function and the time-domain ARMAX model. Finally, the time-domain ARMAX model is studied for predictive control. The analysis of experimental results shows that the established distributed parameter system model exhibits less calculation and higher accuracy, which can meet the engineering requirement. The proposed predictive control method can effectively control the cable-MR damper distributed parameter system model for vibration reduction. |
| 参考文献 /References: | [1] 孙群涛. 斜拉索轴向激励作用下的面内参数振动[J]. 交通科学与工程, 2014, 30(3):45-51. [2] Matsumoto M, Shirato H, Yagi T, et al. Field observation of the full-scale wind-induced cable vibration[J]. Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 2003, 91(1/2):13-26. [3] 徐彦青, 郭彤. 半主动控制下超长斜拉索的面外风振响应[J]. 东南大学学报(自然科学版), 2018, 48(1):146- 151. [4] 刘宝龙. 斜拉桥拉索的振动控制研究及仿真分析[D]. 南昌: 华东交通大学, 2016. [5] 禹见达, 陈政清, 王修勇, 等. 改进的Bang-Bang控制算法的理论与试验研究[J]. 振动与冲击, 2010, 29(2): 60-63; 88; 221. [6] 李惠, 刘敏, 欧进萍, 等. 斜拉索磁流变智能阻尼控制系统分析与设计[J]. 中国公路学报, 2005, 18(4):37-41. [7] 陈昭晖, 陈宝春. 斜拉索-磁流变阻尼器系统的频域自适应控制[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2017, 45(4): 459-465. [8] Cheng H, Zhu W Q, Ying Z G. Stochastic optimal semi-active control of hysteretic systems by using a magneto-rheological damper[J]. Smart Materials and Structures, 2006, 15(3):711-718. [9] Ying Z G, Ni Y Q, Ko J M. A bounded stochastic optimal semi-active control[J]. Journal of Sound and Vibration, 2007, 304(3/4/5):948-956. [10] Zhao M, Zhu W Q. Stochastic optimal semi-active control of stay cables by using magneto-rheological damper[J]. Journal of Vibration and Control, 2011, 17(13): 1921-1929. [11] 陈勇, 孙炳楠, 楼文娟, 等. 斜拉索振动的ER-MR阻尼器半主动神经网络控制[J]. 振动工程学报, 2003, 16(2):224-228. [12] Xu Z D, Shen Y P, Guo Y Q. Semi-active control of structures incorporated with magnetorheological dampers using neural networks[J]. Smart Materials and Structures, 2003, 12(1):80-87. [13] Xiao Z R. Semi-active control on stay cable vibration based on fuzzy logical theory[J]. Advanced Materials Research, 2010, 167:2815-2818. [14] 王梦灵. 基于I/O数据的空间分布系统建模与预测控制器设计[D]. 上海: 上海交通大学, 2011. [15] 艾岭. 分布参数系统模型预测控制研究及应用[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2014. [16] 刘朋飞. 管式催化反应分布参数过程建模与控制仿真研究[D]. 太原: 太原科技大学, 2015. [17] 邬华. 磁流变阻尼器对斜拉索振动控制的研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2003. [18] 陈林. 基于Haar小波变换的大型立式淬火炉分布参数系统建模[D]. 长沙: 中南大学, 2013. [19] 周璇. 大型立式淬火炉温度分布参数系统控制策略研究和应用[D]. 长沙: 中南大学, 2006. [20] Qi C K, Li H X. A time/space separation-based Hammerstein modeling approach for nonlinear distributed parameter processes[J]. Computers & Chemical Engineering, 2009, 33(7):1247-1260. [21] Qi C K, Zhang H T, Li H X. A multi-channel spatio- temporal Hammerstein modeling approach for nonlinear distributed parameter processes[J]. Journal of Process Control, 2009, 19(1):85-99. [22] 李泽龙. 基于ARMAX-LSTM模型的高炉铁水质量预报研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2019. [23] 符莎, 李平. 基于时变ARX模型的自适应预测函数控制[J]. 控制工程, 2017, 24(4):756-760. [24] 华晨, 李柠, 李少远. 分布参数系统的时空ARX建模及预测控制[J]. 控制理论与应用, 2011, 28(12):1711- 1716. |
| 备注/Memo: | 收稿日期:2019-12-04.宁波大学学报（理工版）网址:http://journallg.nbu.edu.cn/ 基金项目:国家自然科学基金（51675286）;国家自然科学基金青年科学基金（51505237）;宁波大学王宽诚幸福基金. 第一作者:王振（1992－）,男,安徽阜阳人,在读硕士研究生,主要研究方向:机械结构振动与机电控制.E-mail:1787276043@qq.com *通信作者:张刚（1976－）,男,四川遂宁人,博士/高级工程师,主要研究方向:船舶自动化与机电控制.E-mail:zhanggang@nbu.edu.cn 宁波大学学报（理工版）网址：http://journallg.nbu.edu.cn/ |
