大型结构自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制研究

• 作者: 刘良坤 周福霖 潘兆东 谭平
• 来源期刊: 工程力学
• 学科: 工学
• 关键词: 分散控制 滑模控制 自适应学习率 RBF神经网络 Lyapunov稳定性理论
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 土木工程学科
• 页码范围: 120-127
• 页数: 8页
• 分类号: TU31
• 字数: 4645字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2018.07.0429

摘要

为了有效处理土木工程结构分散振动控制中子系统间相互影响力和外界荷载不确定性的影响,提出了自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法(DALRBFSMC).首先利用Lyapunov稳定性理论设计了仅依赖于子系统位移和速度响应反馈信息的滑模分散控制律,在此基础上,结合RBF神经网络理论和经典梯度下降法,引入Lyapunov函数,推导了调整RBF网络权值的自适应学习率,进而得到能实时调节滑模分散控制律切换增益项的自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法(DALRBFSMC).同时,针对子系统不同划分方式及子控制器之间存在重叠,提出了多种分散控制设计策略.对ASCE 9层Benchmark模型进行多种分散控制和集中控制设计.仿真分析结果表明,该分散控制算法适用于不同的分散控制策略,重叠分散控制策略较传统集中控制策略而言有更好的控制效果;同时能使分散控制系统内各作动器均处于功效最大状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周福霖	广州大学工程抗震研究中心	212	2615	27.0	41.0
2	谭平	广州大学工程抗震研究中心	180	996	18.0	25.0
3	潘兆东	东莞理工学院建筑工程系	8	4	1.0	1.0
4	刘良坤	东莞理工学院建筑工程系	4	5	2.0	2.0