基于压电材料的智能主动控制2.ppt

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2012-3-5,#,学习汇报,压电智能材料用于结构振动主动控制的研究,钟声,1.,基于遗传算法的反馈参数优化,2.,致动器传感器的位置优化,主要内容：,主动控制系统的优化模型,考虑如下单自由度振动系统：,（,1,）,其中等式左边是刚性基础的运动微分方程，,右边是基础运动,+,反馈控制力,基于遗传算法的反馈参数优化,张春良,(,哈工大出版,),设反馈控制力为：,（,2,）,其中，,k1,k2,k3,加速度反馈增益、速度反,馈增益、位移反馈增益；,k4,k5,k6,相对加速度反馈增益、相对速度 反馈增益、相对位移反馈增益,将（,2,）代入（,1,）得到：,对上式进行拉氏变换得频响函数，,于是可以得到振动传递率：,并取（,5,）式的积分最小值为优化目标函数,（单一信号能找到最优解，随机信号不能）,即优化目标函数为：,（,1,）确定编码方法,采用二进制编码形式,假设,6,个决策变量,k1,、,k2,、,k3,、,k4,、,k5,、,k6,的,定义域,为,0,100,。现用长度为,10,位的,二进制编码串,来分别表示这,6,个决策变量,。,10,位,二进制编码串,可以表示从,0,到,1023,之间的,1024,个不同的数,因而,将,k1,、,k2,、,k3,、,k4,、,k5,、,k6,的定义域离散化,为,1023,个均等的区域,包括两个端点在内共有,1024,个,不同的离散点,。从离散,点,0,到离散点,100,依次分别,对应于从,0000000000(0),到,1111111111,(1023),之间的二进制编码。再将,分别代表,k1,、,k2,、,k3,、,k4,、,k5,、,k6,的,6,个,10,位长的,二进制编码,串连接在一起,组成一个,60,位长的,二进制编码,串,它就构成了振动主动控制系统反馈参数,优化,问题的染色体编码方法。,（,2,）确定,解码方法,。,解码,时需要将,60,位长,的二进制编码,串切断为,6,个,10,位长的,二进制编码串,分别记,为,然,后,分别将它们转换为对应的十进制整数代码,分别,记为,y j,。显然,有,依据,个体编码方法和对定义域的离散化方法,可知,将十进制整数代码,yj,转换为定义域内对应,的变量,k j,的解码公式,为,(3),产生初始种群。一个个体由串长为,10,的随机产生的二进制串组成染色体的基因码,可以产生一定数目的个体组成种群,种群的大小就是种群中的个体数目。,(4),计算适应度。对于个体的适应度计算,考虑到前述的两种目标函数均大于零,但是求函数最小值,因而采用目标函数的倒数作为适应度函数,:,F(ki)=1/TDa,或,F(ki)=1/SDa,(5),遗传操作。遗传算法包括三个基本操作,即选择、交叉和变异。运算使用比例选择算子,交叉运算使用单点交叉算子,变异运算使用基本位变异算子。,上述,5,个步骤构成了振动主动控制系统反馈参数优化的基本遗传算法。,选取种群大小为,80,，选取交叉概率,pc=0.30,变异概率,pm=0.05,，,取终止进化代数为,500,，分别对频率比,/n,为,0,.,01,、,0.1,、,1,、,10,四种情况进行优化计算,结果,如下,:,(1)/n=,0.01,时,最佳样本为,SBest=000000000011111111111111111111111111111100000000000000000000,解码得,:k1,=0,k2=100,k3=100,k4,=100,k5=0,k6=,0,。,(4)/n=10,时,最佳样本为,SBest=111111111111111111110000000000000000000100000000000001011010,解码,得,k1=100,k2=100,k3=0,k4,=,0.0978,k5=0,k6=8,.,7977,经过公式推导，得到系统的可控性量度矩阵,P,与可观测性量度矩阵,S,。,致动器：分析表明致动器应放置在可控性量度矩阵,P,范数最大的地方，也就是系统振动变形最大的地方，并使每个被控模态都有一个致动器，且致动器不应位于或接近于被控模态振型的节点或节线处。,致动器和传感器位置优化,传感器,（可观测量度矩阵,S,范数最大）,对于所采取的传感器配置方式，希望系统输出能量最大，这可通过使,S,的范数最大来实现。,同样，传感器应尽可能布置在系统变形最大处，且不应相互靠近，以使相互干扰最少，提高系统敏感性。,对比,发现，,S,范数最大的地方,P,的范数也是最大的，这就导致了致动器与传感器的配置问题。,谢谢！,2012.3.5,