地震作用下高层建筑的实时分散式识别与振动控制研究

摘要

大型结构进行振动控制时，结构动力分析与控制成本随着结构自由度的增加而急剧增长，这对大型结构控制算法的实时性提出了更严格的要求；同时，安置在结构中大量的传感器和驱动器与中心控制器间的大量数据传输和针对复杂计算、复杂硬件的集中控制策略的设计都是困难的。此外，采用集中控制策略时中央控制器由于发生故障就会造成整个控制系统的失效。
　　 为解决这一问题，本文首先提出了一种基于瞬时最优控制算法的新型分散控制方法。根据大型结构的有限元模型，将其划分为若干子结构，相邻子结构间的作用力视为对子结构的“附加未知扰动”，运用卡尔曼估计器，在子结构加速度响应部分观测情况下，对子结构的状态进行估计，从而确定各子结构间的作用力，并在此基础上基于瞬时最优控制算法确定个子结构的最优控制力继而施加于结构对其进行实时控制。将提出的分散控制方法应用到ASCE20层控制Benchmark结构，并与传统的集中控制方法进行相关控制指标的比较。且将此结构划分为不同子结构，验证了此算法在不同子结构类型表现出较好的稳定性。同时，还检验了分散控制的鲁棒性。
　　 其次，本文考虑了在较大外激励下某个子结构的控制器失效的情况。采用此新型分散控制策略下，某个子结构的控制器失效时，本文利用结构模态补偿法来估计失效子结构的两端楼层响应，达到较好的控制效果。
　　 此外，本文考虑了在未知地震作用下基于瞬时最优控制算法的新型分散控制方法。将相对运动方程改写为绝对运动方程，在绝对观测方程中引入了地震力参数，利用最小二乘方法精确反演外力，并通过Newmark法求解地震地面加速度。并在不同地震波下验证了新型分散控制方法能够应用于对大型结构的振动控制。
　　 最后，本文又主要提出了一种全新的结构识别和结构振动控制相结合的综合方法，分别就小型结构和大型分散结构作出了算法演绎，大型结构由于结构参数繁多被划分为若干个子结构，运用扩展卡尔曼预测估计方法对结构进行状态和参数识别，利用识别得到的系统状态求解最优控制力。并分别就小型框架和Benchmark大型模型在部分输出未知情况下进行数值模拟。