LSSVM-LQR智能控制算法：缓解结构地震响应时滞问题

"该文是2013年发表的一篇关于基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的结构地震响应时滞控制算法的工程技术论文，由赵德奇、李春祥和蓝声宁合作完成。文章探讨了时滞对结构控制系统的影响，并提出了一种新的智能控制算法——LSSVM-LQR，将线性二次型控制（LQR）与LSSVM相结合，以改善因时滞导致的控制问题。通过MATLAB平台实现计算程序，对三层框架结构进行了数值模拟验证，结果显示LSSVM-LQR算法能有效减轻时滞对结构控制系统的负面影响。" 文章的核心内容围绕着解决时滞问题在结构地震响应控制中的应用展开。时滞是控制系统中常见的问题，它会降低控制效果，恶化控制性能，甚至可能导致系统的不稳定。为了应对这一挑战，作者引入了线性二次型控制（LQR）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的概念。LQR是一种经典的最优控制理论，用于计算结构在不同状态下的最优控制力，而LSSVM则是一种机器学习模型，擅长处理非线性问题和预测任务。 论文中提出的LSSVM-LQR智能控制算法流程如下：首先，通过传感器采集结构的状态响应数据；然后，利用LQR算法计算当前状态下的最优控制力；接下来，将这个控制力输入到LSSVM模型中进行训练，让模型学习如何根据历史数据预测未来的最优控制力，即时滞后的控制力；最后，通过作动器将预测的控制力实时应用到结构上，以达到减震的目的。 在MATLAB环境下，作者编写了相应的计算程序，并选择了一幢三层框架结构作为实例进行数值模拟。数值验证的结果证明，结合LSSVM的LQR算法能够有效地减少时滞对结构控制系统的不利影响，提高了地震响应控制的效果。 关键词涉及的领域包括振动控制、主动控制、时滞问题、LSSVM、LQR和地震响应，显示了这篇论文在工程控制理论与实践中的重要贡献。该研究为结构抗震设计和控制提供了新的思路和方法，对于提升建筑的抗震性能具有实际意义。