基于遗传算法的压电智能桁架模糊振动控制研究

摘要

近年来，智能桁架结构在各个领域得到广泛应用，随着空间智能桁架在航天领域的迅速发展，各种问题也随之呈现出来，尤其是在结构的振动方面。智能桁架结构在激励荷载的作用下，结构会发生自由振动，在自身阻尼的作用下，结构的振动会逐渐衰减，如果结构的振动位移过大，衰减速度太慢，结构容易发生破坏。为了减小这种破坏作用，本文做了一些探索。
　　 本文以智能桁架结构的模糊振动控制问题为研究背景，以智能桁架结构为研究对象，建立了智能结构的数学模型，并在此基础上分别建立了普通大型空间桁架和含主动杆智能桁架的动力学模型。应用ANSYS软件对整个桁架系统进行模态分析，得到了系统的前几阶频率，并依此得出智能桁架结构的模态控制方程。本文以此方程作为振动控制仿真阶段整个智能桁架结构的的被控对象，并结合模糊控制理论和遗传算法的特点提出一种基于遗传算法优化模糊控制器的方法，并将其应用到智能桁架中，实现其对智能桁架结构的主动振动控制，通过实例仿真来验证该方法的有效性。
　　 模糊控制规则是模糊控制器的核心。控制规则的好坏直接决定着控制系统的控制效果，一般模糊规则是根据操作人员或专家对系统进行控制的实际操作经验和知识，归纳总结得到的，存在着很大的主观臆断性，遗传算法具有很强的全局搜索性能和优化能力，能够很好地改善模糊控制器的性能。本文对遗传算法做了改进，采用改进后的遗传算法对模糊控制器的控制规则进行优化，并详细介绍了操作过程，最后利用模糊逻辑工具箱和Matlab/Simulink对于一个83杆的智能桁架结构进行仿真分析。仿真结果表明，利用遗传算法对模糊控制器的控制规则进行优化的方法是可行有效的，同时也说明了控制规则对于控制器的控制效果起着至关重要的作用。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 智能结构的研究背景及其意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 智能结构的研究进展

1．2．2 结构振动控制的研究

1．2．3 模糊控制算法研究

1．3 遗传算法及其与模糊控制的结合

1．3．1 遗传算法

1．3．2 遗传算法在模糊控制中的应用

1．4 主要研究内容

第2章 压电材料及其性能

2．1 概述

2．2 压电材料基本特性

2．2．1 正压电效应

2．2．2 逆压电效应

2．2．3 压电方程

2．3 压电传感／驱动方程

2．3．1 基本假定

2．3．2 压电传感方程

2．3．3 压电驱动方程

2．4 本章小结

第3章 空间桁架的数学模型及基本力学方程

3．1 引言

3．2 基本单元的有限元模型

3．2．1 建模基础

3．2．2 杆单元模型

3．3 空间桁架整体力学模型

3．3．1 静力学方程

3．3．2 动力学基本方程

3．3．3 阻尼矩阵

3．3．4 特征方程与特征问题

3．3．5 结构系统的动力响应分析

3．4 含作动器／传感器的智能桁架结构模型及其数学模型

3．4．1 作动器机电模型

3．4．2 传感器机电模型

3．4．3 智能桁架的数学模型

3．5 本章小结

第4章 模糊控制器的设计

4．1 引言

4．2 模糊控制系统的基本组成及其控制原理

4．2．1 传统控制系统结构

4．2．2 模糊控制系统的结构

4．3 模糊控制的工作原理

4．3．1 模糊控制器的基本结构

4．3．2 精确量的模糊化

4．3．3 模糊控制规则

4．3．4 模糊量的去模糊化

4．4 模糊控制器设计

4．4．1 控制策略

4．4．2 输入变量的选择

4．4．3 隶属函数的选取

4．4．4 模糊控制规则

4．4．5 模糊控制系统的验证

4．5 小结

第5章 基于GA的智能桁架结构的模糊控制及其仿真

5．1 遗传算法基本理论

5．2 基本遗传操作

5．2．1 编码

5．2．2 遗传操作

5．2．3 适应度函数

5．3 用遗传算法优化控制规则

5．3．1 编码选择

5．3．2 控制规则的编码

5．3．3 适应度函数的选取

5．3．4 遗传操作及改进

5．3．5 遗传算法实现步骤

5．4 遗传算法优化控制规则相关程序

5．5 实例仿真

5．5．1 智能桁架模型

5．5．2 仿真分析

5．6 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

作者简介

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