[01517051]斜拉索振动智能半主动控制研究

随着斜拉桥跨度的不断增大，作为斜拉桥中主要受力构件之一的斜拉索也越来越长。斜拉索由于质量轻，柔度大，阻尼小，极易在风、风雨、交通等荷载作用下发生振动。拉索局部横向振动使其锚固处出现反复的弯曲应力，导致拉索外包裹聚乙烯护层、防水罩以及斜拉索根部固定处产生疲劳破坏，从而大大加快腐蚀速度；另外，由于拉索与桥面的耦合作用，拉索的振动将引起桥面的振动，从而影响了斜拉桥的安全性和耐久性。过大的振动还会引起行人的不舒适和对桥的安全性产生怀疑。该课题围绕如何有效控制拉索振动从而避免大量换索造成的巨大经济损失展开研究的。 课题组集中研究了智能阻尼器-磁流变(MR)阻尼器在拉索振动半主动控制中的应用。通过对现有MR阻尼器模型的研究，建立了基于神经网络理论的MR阻尼器的神经网络前向模型和逆模型。MR阻尼器的神经网络前向模型可以很好的模拟MR阻尼器的力学性能，从而避免了现有力学模型需编制程序求解大量非线性方程难而费时的缺点。利用已建立好的神经网络逆模型，可以在已知位移、速度和力的前提下很快的求出相应的电压，从而解决了由于强非线性造成的由力反求相应的电压的难题。课题组基于神经网络理论提出了新的拉索神经网络半主动控制策略。所提控制策略利用MR阻尼器的神经网络逆模型反求出控制电压，解决了由于强非线性导致的由力反求电压不易的难题，可充分发挥MR阻尼器在不同电压下的减振能力，实现了对拉索振动的全态控制。课题组基于模糊逻辑理论提出了一种新的拉索模糊半主动控制方法，该方法不依赖于受控对象的精确模型，采用模糊控制器确定控制电压，简单实用。同样可充分发挥MR阻尼器在不同电压下的减振能力，实现对拉索振动的全态控制。为验证所提控制方法的有效性，将所提方法与MR阻尼器的两种被动控制方式(passive-off，passive-on)及LQR主动控制方法进行了对比。对两种典型实际拉索的仿真分析表明，所提算法对长索、短索及单模态、多模态振动控制均具有良好效果，可实现对斜拉索振动的有效控制。