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随机干扰下悬臂梁振动智能控制技术的研究
| 论文题名： | 随机干扰下悬臂梁振动智能控制技术的研究 |
| 关键词： | 智能悬臂梁;有限元法;模糊控制;智能结构;粒子群优化 |
| 摘要： | 针对智能悬臂梁，采用经典有限元法，建立了控制系统的数学模型；使用有限元分析软件ANSYS对悬臂梁的振动过程进行模态分析，得出悬臂梁的固有频率和固有振型，为后续控制器的研究奠定了动力学性能分析基础。 通过对结构振动的力学分析，结合模糊控制技术特点，确定了将位移和速度作为模糊控制的输入量，对结构需施加的控制力作为输出量。设计了基于模糊推理神经网络控制器，即以模糊控制的基本理论为内核，以神经网络为载体，利用神经网络的自学习能力训练去记忆人们的经验知识，从而加强玛达尼（mamdani）推理的方法，又通过BP算法对模糊控制规则进行自学习，调整神经网络的连接权值，从而生成该结构控制算法的动态模糊控制规则库。 同时，在信号采集和处理环节中，由于环境的复杂，测量信号往往带有随机干扰。本文设计了一种基于MATLAB的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的消噪滤波器，仿真结果表明该控制系统能够应用在复杂的环境下，能很好地抑制噪声，从而为控制器提供了清晰的振动数据信号，保证了控制的可靠性。 本文最后给出了一种粒子群优化算法（PSO）对模糊控制中“调整因子”进行了优化，在滤除随机干扰后，采用模糊推理神经网络和PSO优化后的算法仿真结果表明，运用两者的控制方法都达到了明显的控制效果，仿真的成功对柔性结构和非线性结构的振动都具有现实的意义。 |
| 作者： | 刘巍 |
| 专业： | 控制理论与控制工程 |
| 导师： | 缑新科 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州理工大学 |
| 学位年度： | 2009 |
| 正文语种： | 中文 |
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