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题名基于神经网络的多柔性梁耦合结构振动控制
被引量：3
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作者
邱志成
杜佳豪
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机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2021年第6期669-676,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52175093,51775190)
广州市科技计划资助项目(202002030113)
广东省自然科学基金资助项目(2019A1515011901)。
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文摘
针对一种多柔性梁耦合结构进行研究,搭建了多柔性梁耦合结构实验平台,采用激光位移传感器对残余振动信号进行测量,并建立了有限元模型.为抑制其产生的残余振动,借助了神经网络的拟合效果,设计了神经网络控制器,包括了预测网络与控制网络.预测网络为长短时记忆(LSTM)神经网络,控制网络为反向传播(BP)网络,网络经过离线训练,并在线使用反向传播进行权值更新.通过仿真与实验,表明LSTM网络具有很好的预测作用,验证了神经网络控制器的有效性,总体上能更快抑制振动.
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关键词
多柔性梁
耦合结构
振动控制
神经网络
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Keywords
multiple flexible beam
coupling structure
vibration control
neural network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于模糊强化学习的多柔性梁振动控制仿真
被引量：2
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作者
邱志成
杜佳豪
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机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
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出处
《空间控制技术与应用》
CSCD
北大核心
2021年第1期29-39,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51775190)
广州市科技计划项目资助(202002030113)
广东省自然科学基金资助项目(2019A1515011901)。
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文摘
空间机械结构趋向大型化、复杂化、柔性化特点,容易导致残余振动,且残余振动频率低,振动时间长.针对多柔性梁耦合结构残余振动问题,通过有限元法建立了动力学模型,分析了振动特性,呈现密频特性,拍频特征.对于残余振动问题,结合模糊强化学习控制算法,构建模糊规则表,使用ε-贪婪法选择每条规则中的动作,进而生成最终的控制电压,与环境交互后获得回报,利用时序差分误差对状态动作价值进行反馈学习.经过训练,控制器收敛于一个模糊控制规则.仿真结果显示模糊强化学习控制器对多柔性梁残余振动快速抑制,验证了模糊强化学习控制算法的有效性.
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关键词
多柔性梁
振动控制
有限元建模
模糊强化学习
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Keywords
multi flexible beams
vibration control
finite element modeling
fuzzy reinforcement learning
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分类号
V476.1
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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