自适应遗传算法优化智能桁架模糊振动控制

"这篇学术论文探讨了基于自适应遗传算法(AGA)的智能桁架结构模糊振动控制方法。通过运用AGA优化模糊控制规则，提高对压电主动杆机电耦合特性的智能桁架结构的振动控制效果。在Matlab/Simulink环境下建立仿真模型，对比优化前后的振动控制性能，结果显示优化后的模糊控制器能加速振动衰减并消除稳态误差。该研究受国家自然科学基金资助，作者张京军、段瑶瑶和高瑞贞在河北工程大学从事相关研究。" 本文主要涉及以下几个核心知识点： 1. **自适应遗传算法(AGA)**：AGA是一种遗传算法的变体，它可以根据个体的适应度动态调整选择交叉概率和变异概率，以更高效地搜索解决方案空间。在本研究中，AGA用于优化模糊控制规则，以提升智能桁架结构的振动控制性能。 2. **智能桁架结构**：这是一种结合了智能材料（如压电材料）的桁架结构，能够实现主动振动控制。压电材料具有机电耦合特性，可以将机械能转化为电能，反之亦然，这使得它们成为主动控制的理想选择。 3. **模糊控制**：模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，允许在不确定性和非线性环境中进行控制。在此研究中，模糊控制规则被设计用来减少主动杆轴向位移差，从而抑制结构振动。 4. **有限元动力方程**：为了模拟和分析智能桁架结构的动力行为，研究人员建立了考虑压电主动杆机电耦合特性的有限元动力方程。这种方法能够精确地描述结构的动力响应。 5. **Matlab/Simulink仿真**：Matlab/Simulink是常用的建模仿真工具，用于构建和分析动态系统。在本研究中，它被用来构建智能桁架结构的仿真模型，以评估优化后的模糊控制器的性能。 6. **主动振动控制**：与被动控制不同，主动振动控制使用传感器和执行器实时调节系统参数，以减少或消除结构的振动。在本文中，压电主动杆被用作执行器，通过模糊控制策略实现主动控制。 7. **稳态误差消除**：优化后的模糊控制器在仿真中表现出能更快地使智能桁架结构的振动达到稳定状态，并且显著减少了控制过程中的稳态误差，提高了控制精度。 这篇研究展示了如何通过自适应遗传算法优化模糊控制规则，以改进智能桁架结构的振动控制效果，对于理解和应用智能材料在结构振动控制领域的潜力提供了有价值的见解。