自适应遗传算法优化智能桁架模糊振动控制

"基于AGA的智能桁架结构模糊振动控制 (2016年)" 本文主要探讨了在智能桁架结构振动控制领域的创新方法，即采用自适应遗传算法(AGA)优化模糊控制系统的设计。作者张京军及其团队在2016年的《河北工程大学学报(自然科学版)》第33卷第2期刊登了这篇论文，该研究受到国家自然科学基金的资助。 文章首先关注了压电主动杆在智能桁架结构中的机电耦合特性，这是实现有效振动控制的关键因素。通过建立有限元动力方程，研究人员能够模拟和分析结构的动力响应。在此基础上，他们提出以主动杆轴向位移差作为优化目标，利用AGA来优化模糊控制规则。AGA的独特之处在于它可以根据适应度动态调整选择交叉概率和变异概率，这使得算法在搜索最优解时更具效率和适应性。 在模糊控制规则的优化过程中，AGA有助于提升智能桁架结构振动控制的性能。为了验证这种方法的有效性，研究人员利用Matlab/Simulink构建了空间智能桁架结构的仿真模型。通过对优化前后的模糊控制结果进行对比，仿真结果显示，应用AGA优化后的模糊控制器能显著加快智能桁架结构的振动衰减速度，同时有效地减少了控制过程中的稳态误差，从而提高了系统的稳定性和控制精度。 这篇论文提出了一个结合自适应遗传算法与模糊控制理论的新颖策略，对于智能桁架结构的振动控制具有重要的理论和实际意义。这一方法不仅优化了控制规则，提升了控制效果，还为压电主动杆在复杂结构振动抑制中的应用提供了新的思路。通过这样的技术，未来可能在建筑、航空航天等领域的结构健康监测和振动管理中得到广泛应用。