神经网络控制的电液伺服系统在电视塔的应用似的

神经络控制的电液伺服系统在电视塔的应用

结构主动控制技术是近30年来土木工程领域里发展起来的新兴学科，它利用现代控制技术对输入地震或风力和结构响应实现实时跟踪成为第1款ul认证的绿色环保塑料添加剂和预测，并通过作动器对结构施加控制力来改变结构的系统特性，使结构和系统性能满足一吱E的优化准则。以达到减少或抑制结构地震反应的控制方法。

南京电视塔是一座大型钢筋混凝土高耸结构（见图1）该塔标高310.10m，结构总重36，852t。主体结构由3条空矩形型截面应力险腿组成。在塔的180m和240m处，分别有大、小塔各一个。大塔楼重10，000t。在基本风压0.5kpa或设防度为8度的地震作用下，承载能力及水平位移均能满足要求。但在风作用下，小塔楼的加速度反应值却较大，在基本风压为35kpa（相当于8级风）时，小塔楼的加速度反应值为0.2m2/s，超过了人舒适度要求的极限值0.15m2/s。经研究得知，该塔具有明显的鞭梢效应和振形退化的特点，考虑上述因素，对小塔楼实施机构主动控制AMD（主动质量阻尼系统），方案是将AMD装置安装于电视塔楼顶风机房内，通过安装在结构上的监视器，连续监测结构反应的状态向量，根据利卡提闭环控制理论，计算时变的状态向量和反馈向量，得出控制力信号，然后利用电液伺服装置，借助于60t质量块，将控制力施加于结构。

该系统由于采用了电液伺避免安全隐患服装置。因此具有大功率，低功耗和占地面积小的特点，较适用于该电视塔内部的结构要求，但电液伺服系统因其固有的缺点，在运行过程中，存在着超调、振荡和死区现象，特别是调整质量块起动阶段，容易造成2016年严重的后果。

神经络控制是最近几年国际学术界异常活跃的研究方向。神经络以其高度的非线性逼近映射、特有的联想记忆、优化等功能，为解决复杂系统的控制问题提供了新的手段。

本文拟在分析实现TMD控制的液压伺服系统的闭环特性基础上，着重分析用神经络控制来提高液压伺服系统的性能。

1、液压伺服系统特性分析

伺服系统的结构如图2所示。

（1）执行装置本系统采用3只美国MTS公司的247.21型作动力器（Actuator），即单出杆油缸，驱动60t环形质量块，其额定拉力为50kN；

（2）反馈装置在3只作动器的活塞杆上，安装了LVDT（Linear Varible Differential Trans-

former），用来把活塞杆位置转换成电压信号反馈系统；

（3）电液伺服阀本系统选用MTS公司的265型系列伺服阀，型号为265.18C，其特点为有一个闭环的LVDT，直接反馈到阀芯控制器，从而提高控制精度。对其进行理论分析后，实现其传递函数为一个二阶振荡环节，由于其阻尼比很大，这里不妨把它看成纯延时为0.5s的比例环节。

本系统采用不对称4通零开口阀控制不对称缸，用经典控制理论推导得δh=0.09，固有频率ωh-10.18Hz。由此可见，电液伺服系统存在一个频率较低，相对阻尼系数较小的液压机械综合谐振，它严重影响系统的稳定性，改善稳定性的最简单又放置被测弹簧经济的方法是设法提高系统的阻尼。

普通的办法有并联阻尼孔、设蓄能器等，但是这些方法的缺点在于阻尼孔的尺寸或蓄能器的容积等参数不易得到验证，且一旦确定以后，可调性差，不易控制，所以本文采用神经络控制来改善系统的性能。

2、新控制系统的组成及原理

利用神经络的逆向建模可以得到系统的逆系统来实现自学习跟踪，采用BP算法来校正权值WI（i-5〉。系统通过学习算法，来调节Wi的权值，达到系统最优控制的目的，学习过程为采用误差反向传播的算法。

采用上述神经络算法具有以下优点：

（1）学习过程为目标导向，在学习期间系统接受相应实际运行输出作为输入；

（2）在系统正向影射不是一对一的情况下，可以得到具有所需性质的逆映射；

（3）在学习算法完成对系统的学习后，该络可以作为系统的校正络服务于系统3.新型工业化建筑材料生产利用平台。

（4）算法系统节点只有5个，权值只有6个，Y为希望的输出（阶跃信号），这就相当于系1旦不谨慎摔掉了大部份手机屏就碎了或裂了统的逆过程，它的权系统在时间轴上是更新的。由于神经络的非线性，他能有效克服系统的非线性影响。另外由于节点数较少，学习算法简单，算法步骤对某一设定轨迹，算法相当简单，无须同大量的储存空间或距阵求逆运算。

3、系统仿真

对图3所示液压伺服系统进行仿真，比较加神经络和不加神经络图形轨迹图。传递系数为：

在阶跃负载ΔT=100kN扰动下，油缸位移的动态曲线如图4所示。

本文针对电视塔结构液压伺服系统的特点，提出用B