基于自适应RBF神经网络算法的建筑结构递阶分散控制研究

针对建筑结构振动控制的递阶分散控制问题进行研究。首先,通过设置全局控制器消除子系统间的关联耦合;在此基础上,结合Lyapunov稳定性理论和RBF神经网络理论设计了仅依赖于子系统位移和速度响应反馈信息的自适应控制律,并利用差分进化(DE)算法对自适应RBF神经网络局部子控制器相关参数进行优化,建立了适用于建筑结构振动控制的自适应RBF神经网络递阶分散控制(ARBFHDC)算法。对ASCE 9层Benchmark模型进行递阶分散控制设计、优化及仿真分析。结果表明,不同地震激励下,基于ARBFHDC算法设计的递阶分散控制较传统集中控制而言有更好的控制效果,且能保障各子系统作动器处于最大功效工作状态。

基于土木结构递阶分散控制的稳定性研究

采用递阶分散控制的方法对土木结构进行振动控制,同时结构满足稳定性要求。控制作用分为局部和全局控制两级,局部控制器对子结构的振动控制,用李雅普诺夫方法来获得子结构稳定,而全局控制器来减小子结构之间相互作用而保证结构全局稳定性。对悬臂梁结构进行了控制稳定性仿真分析,将振动仿真结果与集中控制的结果进行对比分析。结果表明,基于递阶分散的控制方法保证大型土木结构的稳定性。

银行计算机网络集群与递阶分散控制

本文主要论述银行计算机网络结构集群系统集中与分布式特点，以及银行计算机网络的递阶与分散控制。

不确定结构振动的递阶分散鲁棒控制方法

基于线性矩阵不等式,给出了递阶分散的鲁棒控制设计方法,以解决不确定建筑结构的振动控制问题.通过悬臂梁的振动试验,设计了基于Matlab/xPC的实时振动控制系统,利用压电智能材料实现了悬臂梁半物理实时数据采集与控制试验.试验结果表明,当结构的质量发生变化时,递阶分散控制方法能很好地对结构振动进行控制.时域分析表明,结构衰减速度随着与振源距离的增大而显著加快.试验证明了递阶分散鲁棒控制方法对不确定结构振动控制的可行性和有效性.

不确定建筑结构的递阶分散鲁棒控制方法及试验研究

目的将鲁棒控制理论用于建筑结构控制领域,解决建筑结构在实际控制中存在的不确定性问题.方法基于线性矩阵不等式,给出递阶分散鲁棒控制设计方法.设计了基于MAT-LAB/xPC的实时振动控制系统,并且进行了悬臂梁半物理实时数据采集与控制实验.结果当结构的质量发生变化时,实施递阶分散控制算法能很好地对结构的振动进行控制.从时域分析看,当对试验模型控制后,衰减速度随着与振源距离的增加而显著的加快,说明其振动传递率有所降低.1#~3#位置的控制效果相对较好,由于控制系统固有的噪声存在的影响以及4#位置的振动响应很小,4#位置控制效果不是很明显.结论利用压电智能材料,对悬臂梁实施递阶分散鲁棒控制方案是可行的,实验实现并证明了递阶分散鲁棒控制方法对不确定结构控制的可行性和有效性.

基于ES/9000大机对公事后监督系统的开发与应用

本文主要阐述了ＥＳ／９０００ 大机对公前台处理产生事后监督数据，用集中管理方法在后台服务器上实现对公事后监督。并论述了该系统的设计与功能， 提出并实现了对公用事后监督系统在前台大机灾难的情况下，利用现有网络系统作为市行灾难备份的新思路。