压电智能结构模糊自学习振动控制方法

"压电智能结构模糊自学习控制 (FSLC) (2012年) 是一种结合模糊逻辑和学习控制理论的新型控制策略，用于抑制压电智能结构的振动。该方法由钱锋等人提出，通过实时校正学习控制律中的参数，根据控制系统的动态输出特性实现系统的动态学习过程。在ANSYS环境下，利用三维8节点实体单元(Solid45)和耦合单元模拟主结构和压电元件，开发了有限元程序进行振动控制分析。仿真结果表明，FSLC方法能有效控制压电结构振动，提高控制的收敛速度，并取得良好的控制效果。该研究受到国家自然科学基金和中央高校基本科研业务费专项资金的支持。" 本文是一篇关于自然科学领域的学术论文，探讨了压电智能结构的振动控制问题。压电智能结构利用压电材料的力电耦合效应进行主动振动控制，具有广泛的应用前景。传统学习控制的基础上，研究者引入模糊逻辑，形成了模糊自学习控制(FSLC)方法。这种方法允许系统根据实际输出动态调整控制参数，增强了控制的灵活性和适应性。 在实施FSLC的过程中，采用了ANSYS软件的参数化编程，建立了包括主结构和压电致动器/传感器在内的有限元模型。通过三维实体单元和耦合单元的建模，可以精确模拟压电智能结构的振动行为。数值仿真的结果证实，模糊自学习控制不仅能够有效地抑制结构振动，还能够加速控制算法的收敛，提升了控制性能。 此外，文中提到了其他研究者的工作，如文献［５］对压电智能梁板结构的振动控制进行了有限元分析，Trindade对不同类型的压电致动器在振动控制中的应用进行了研究，Malgaca等则结合实验和数值模拟进行了深入探索。这些研究为压电智能结构的振动控制提供了理论基础和技术参考。 压电智能结构模糊自学习控制 (FSLC) 是一种创新的控制策略，它结合了模糊逻辑的决策能力和学习控制的自我优化特性，对于改善压电结构的振动控制效果具有重要意义，对于未来智能材料在结构控制领域的应用有着深远的影响。