马涌泉;邱洪兴
振动与冲击. 2015, 34(2): 66-73.
为解决传统磁流变液阻尼器(Magneto Rheological Fluid Damper, MRFD)磁场利用率低及磁流变液沉降导致控制特性劣化难题,提出新型阻尼器—磁流变脂阻尼器(Magneto Rheological Grease Damper, MRGD)。采用神经网络(Neural Network, NN)对足尺MRGD动力特性进行辨识,通过将改进的限幅最优(Modified Clipped-Optimal, MCO)算法整合到模糊神经网络(Fuzzy Neral Network, FNN)理论设计适合MRGD的FNN/MCO半主动控制策略,并构建SIMULINK仿真分析平台。以典型三跨铁路连续梁桥为工程背景,分别对未控制、FNN/MCO半主动控制及线性二次型高斯(Linear Quadratic Gaussian, LQG)主动控制下桥梁各项评价指标进行分析。结果表明,所提FNN/MCO半主动控制策略对桥梁地震响应控制效果明显优于LQG主动控制策略;FNN/MCO策略较LQG策略更利于控制装置性能发挥;FNN/MCO策略稳定性、鲁棒性均明显优于LQG策略。