LQR-IMCS算法提升智能结构振动主动控制的鲁棒性和稳定性
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更新于2024-08-11
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本文主要探讨了基于LQR-IMCS(改进的最小控制综合)算法的智能结构振动主动控制方法,针对传统MCS(最小控制综合)算法在面对快速扰动时的鲁棒性不足以及LQR(线性二次调节器)在处理非线性扰动时易导致系统不稳定的问题。LQR-IMCS算法通过引入自适应增益补偿函数,对MCS算法进行了优化,旨在提高系统的稳定性和控制性能。
首先,文章构建了这种新的控制策略,它结合了线性化处理和自适应控制的优势,使得控制器能够在扰动环境下更好地跟踪系统状态并保持稳定。作者采用了波波夫稳定理论对所提出的LQR-IMCS算法进行了稳定性分析,确保了算法在实际应用中的可行性。
具体实验中,研究者选择了实验室中的压电壁板结构作为研究对象,特别关注其第一阶振动模态的控制。实验中,对壁板施加了随机扰动和高次谐波扰动,通过仿真和实验数据对比,结果显示LQR-IMCS算法表现出明显的优越性:相较于标准的MCS算法,它具有更快的收敛速度和更小的跟踪误差,这意味着在实际操作中能更快地响应变化并达到精确控制目标。
此外,该方法对于壁板的第1阶振动模态抑制表现出良好的控制效果和鲁棒性,无论扰动如何变化,都能够保持稳定的控制性能,这对于结构健康监测和振动控制有着重要的实践意义。因此,关键词包括壁板、振动、最小控制综合、压电片、随机和谐波、线性二次调节器,这些都揭示了论文的核心研究内容和焦点技术。
总结来说,这篇文章是一项关于智能结构振动控制领域的创新工作,通过LQR-IMCS算法的运用,提升了系统在扰动条件下的控制性能,为振动控制提供了有效的解决方案,具有较高的学术价值和工程应用潜力。
2019-04-17 上传
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