CN102768493A - 海洋平台智能振动控制装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种海洋平台智能振动控制装置，包括BP神经网络振动控制模块（1）、电流控制器（2）、位移传感器（3）、加速度传感器（4）和磁流变阻尼器（5）。在平台的实际控制中，BP神经网络控制模块1能根据位移传感器3、加速度传感器4测得的位移和加速度信号直接给出控制电流值，并将信号传递个电流控制器2，电流控制器2按照输入值将电流提供给磁流变阻尼器5，磁流变阻尼器5控制平台的振动。本发明的海洋平台智能振动控制装置不需要大量的数据采集和繁琐的信号处理就可以直接给出控制策略。本发明结构简单，使用方便，取得了很好的技术效果。
Description
技术领域
本发明属于海洋平台振动控制领域，具体涉及一种海洋平台智能振动控制装置。
背景技术
海洋平台振动控制方法和振动控制技术的研究尚处在起步阶段，所做的研究工作较少。对于大型结构的振动控制方法主要有被动控制、主动控制和半主动控制。其中，被动控制主要利用被动耗能元件与结构整体一起振动，吸收振动能量，从而达到减振的目的，它的减振效果不高。主动控制是利用主动控制算法计算出控制所需的最优控制力，并通过机械装置将最优控制力施加个结构，达到减振效果。主动控制理论上的减振效果最好，但是由于计算需要大量的结构信息，因此需要大量的测量设备，并且计算繁琐。巨大的控制力需要外界机械进行施加，反应慢，时滞效果严重。半主动控制通过改变半主动元件的特定参数来改变其对结构振动的阻碍程度，既具有被动控制的可靠性，又具有主动控制的可调性，且结构简单、反应快、出力大、耗能少，正逐渐应用于各个领域的振动控制中，但是如果按照主动控制算法对其进行计算调节仍然会需要大量的测量设备和繁琐的求解等中间过程，这一方面会增加控制成本，另一方面也增加了时滞效应，使半主动控制的优势无法发挥出来。如何很好的将半主动控制技术应用在海洋平台这种大型的、复杂的、非线性结构上也是一个需要解决的问题。
因此，需要一种新的海洋平台智能振动控制装置来解决上述问题。
发明内容
发明目的：本发明是针对现有技术的振动控制装置需要大量的测量设备、信号处理繁琐、存在严重的时滞现象等的缺陷，提出了一种不需要大量的数据采集和繁琐的信号处理就可以直接给出控制策略的海洋平台智能振动控制装置。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明的海洋平台智能振动控制装置可采用如下技术方案：
一种海洋平台智能振动控制装置，包括BP神经网络振动控制模块、电流控制器、位移传感器、加速度传感器和磁流变阻尼器，所述位移传感器设置在海洋平台上用于测量海洋平台的位移信号；所述加速度传感器设置在海洋平台上用于测量海洋平台的加速度信号；所述位移传感器和所述加速度传感器连接所述BP神经网络振动控制模块，所述BP神经网络振动控制模块连接所述电流控制器，所述BP神经网络振动控制模块根据所述位移传感器和所述加速度传感器测得的位移信号和加速度信号直接映射出所述磁流变阻尼器所需要的控制电流并将所述控制电流的参数传递给所述电流控制器；所述电流控制器连接所述磁流变阻尼器，所述电流控制器将所需的电流提供给磁流变阻尼器；所述磁流变阻尼器设置在海洋平台上，所述磁流变阻尼器用于控制平台的振动。
发明原理：在平台的实际控制中，BP神经网络控制模块1能根据位移传感器3、加速度传感器4测得的位移和加速度信号直接给出控制电流值，并将信号传递个电流控制器2，电流控制器2按照输入值将电流提供给磁流变阻尼器5，磁流变阻尼器5控制平台的振动。
有益效果：本发明的海洋平台智能振动控制装置不需要大量的数据采集和繁琐的信号处理就可以直接给出控制策略。本发明结构简单，使用方便，取得了很好的技术效果。
附图说明
图1是本发明的海洋平台智能振动控制装置的结构示意图；
图2 BP神经网络控制模块训练过程的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
请参阅图1所示，本发明的海洋平台智能振动控制装置，包括BP神经网络振动控制模块1、电流控制器2、位移传感器3、加速度传感器4和磁流变阻尼器5。其中，位移传感器3设置在海洋平台上用于测量海洋平台的位移信号；加速度传感器4设置在海洋平台上用于测量海洋平台的加速度信号；位移传感器3和加速度传感器4连接BP神经网络振动控制模块1。BP神经网络振动控制模块1连接电流控制器2，BP神经网络振动控制模块1根据位移传感器3和加速度传感器4测得的位移信号和加速度信号直接映射出磁流变阻尼器5所需要的控制电流并将控制电流的参数传递给电流控制器2。电流控制器2连接磁流变阻尼器5，电流控制器2将所需的电流提供给磁流变阻尼器5。磁流变阻尼器5设置在海洋平台上，磁流变阻尼器5用于控制平台的振动。磁流变阻尼器5在结构运动中通过传动绳和转向轴将控制力施加给平台，从而达到控制平台结构的振动的作用。具体结构如下：包括第一传动绳61、第二传动绳62、第一转向轴71和第二转向轴72，第一转向轴71和第二转向轴72设置在磁流变阻尼器5的两端，磁流变阻尼器5的两端分别连接第一传动绳61的一端和第二传动绳62的一端，第一传动绳61和第二传动绳62分别绕过第一转向轴71和第二转向轴72，第一传动绳61的另一端和第二传动绳62的另一端分别连接到平台上。在平台的实际控制中，BP神经网络控制模块1能根据位移传感器3、加速度传感器4测得的位移和加速度信号直接给出控制电流值，并将信号传递个电流控制器2，电流控制器2按照输入值将电流提供给磁流变阻尼器5，磁流变阻尼器5通过传动绳6将控制力作用于平台上。本发明不需要大量的数据采集和繁琐的信号处理就可以直接给出控制策略。
请参阅图2所示，BP神经网络振动控制模块1根据平台响应8和对应的控制电流13训练得到，平台响应8为平台的位移响应和加速度响应。其中，BP神经网络振动控制模块1的训练方法包括以下参数：平台参数9、主动控制算法10、最优控制力11、磁流变阻尼器参数12，平台参数9包括平台的质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵，磁流变阻尼器参数12包括阻尼器的阻尼液的表观黏度 ，导磁区长度L，阻尼通道高度h，缸体内径D，活塞直径d，阻尼液的剪切屈服强度
。
BP神经网络振动控制模块1的训练方法包括以下步骤：
a、利用平台响应8和平台参数9根据主动控制算法10计算出控制平台所需要的最优控制力11；其中，主动控制算法10可以为LQR最优控制算法。平台响应8可以为实测数据，也可以为数值仿真数据。
b、利用所得的最优控制力11和磁流变阻尼器参数12计算得到控制磁流变阻尼器5提供相应控制力所需要的控制电流13；
c、以平台响应8为输入样本，控制电流13为输出样本，重复步骤a和步骤b对BP神经网络振动控制模块1进行训练，使BP神经网络振动控制模块1具备从平台响应8到控制电流13的有效映射能力。
Claims (6)
1.一种海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，包括BP神经网络振动控制模块（1）、电流控制器（2）、位移传感器（3）、加速度传感器（4）和磁流变阻尼器（5），
所述位移传感器（3）设置在海洋平台上用于测量海洋平台的位移信号；
所述加速度传感器（4）设置在海洋平台上用于测量海洋平台的加速度信号；
所述位移传感器（3）和所述加速度传感器（4）连接所述BP神经网络振动控制模块（1），所述BP神经网络振动控制模块（1）连接所述电流控制器（2），所述BP神经网络振动控制模块（1）根据所述位移传感器（3）和所述加速度传感器（4）测得的位移信号和加速度信号直接映射出所述磁流变阻尼器（5）所需要的控制电流并将所述控制电流的参数传递给所述电流控制器（2）；
所述电流控制器（2）连接所述磁流变阻尼器（5），所述电流控制器（2）将所需的电流提供给磁流变阻尼器（5）；
所述磁流变阻尼器（5）设置在海洋平台上，所述磁流变阻尼器（5）用于控制平台的振动。
2.如权利要求1所述的海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，所述BP神经网络振动控制模块（1）根据平台响应（8）和对应的控制电流（13）训练得到，所述平台响应（8）为平台的位移响应和加速度响应。
3.如权利要求2所述的海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，所述BP神经网络振动控制模块（1）根据平台响应（8）和对应的控制电流（13）训练得到，其中所述BP神经网络振动控制模块（1）的训练方法包括以下参数：平台参数（9）、主动控制算法（10）、最优控制力（11）、磁流变阻尼器参数（12），所述平台参数（9）包括平台的质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵，所述磁流变阻尼器参数（12）包括阻尼器的阻尼液的表观黏度 
，导磁区长度L，阻尼通道高度h，缸体内径D，活塞直径d，阻尼液的剪切屈服强度
；
所述BP神经网络振动控制模块（1）的训练方法包括以下步骤：
a、利用平台响应（8）和平台参数（9）根据主动控制算法（10）计算出控制平台所需要的最优控制力（11）；
b、利用所得的最优控制力（11）和磁流变阻尼器参数（12）计算得到控制磁流变阻尼器（5）提供相应控制力所需要的控制电流（13）；
c、以平台响应（8）为输入样本，控制电流（13）为输出样本，重复步骤a和步骤b对所述BP神经网络振动控制模块（1）进行训练，使所述BP神经网络振动控制模块（1）具备从平台响应（8）到控制电流（13）的有效映射能力。
4.如权利要求2或3所述的海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，所述平台响应（8）为实测数据或数值仿真数据。
5.如权利要求3所述的海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，所述主动控制算法（10）为LQR最优控制算法。
6.如权利要求1所述的海洋平台智能振动控制装置，其特征在于，还包括第一传动绳（61）、第二传动绳（62）、第一转向轴（71）和第二转向轴（72），所述第一转向轴（71）和第二转向轴（72）设置在所述磁流变阻尼器（5）的两端，所述磁流变阻尼器（5）的两端分别连接所述第一传动绳（61）的一端和所述第二传动绳（62）的一端，所述第一传动绳（61）和所述第二传动绳（62）分别绕过所述第一转向轴（71）和所述第二转向轴（72），所述第一传动绳（61）的另一端和所述第二传动绳（62）的另一端分别连接到平台上。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107908817A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-04-13 | 江苏大学 | 一种海上转载平台设备结构应力监测与诊断系统 |
| US10954643B2 (en) | 2019-02-01 | 2021-03-23 | Qingdao university of technology | Energy-supply rotary inertia driver system for an offshore platform |
| CN112555341A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 江苏科能电力工程咨询有限公司 | 一种用于电力变压器的磁流变阻尼器减振系统 |
| CN113759715A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-07 | 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 | 一种具有强化学习功能的舰船设备智能振动控制系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5854993A (en) * | 1996-12-10 | 1998-12-29 | Caterpillar Inc. | Component machine testing using neural network processed vibration data analysis |
| CN1571269A (zh) * | 2004-04-27 | 2005-01-26 | 西安交通大学 | 智能控制旋转式磁流变阻尼器 |
| CN101738329A (zh) * | 2009-11-06 | 2010-06-16 | 重庆仪表材料研究所 | 一种磁流变阻尼器测控系统 |
-
2012
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5854993A (en) * | 1996-12-10 | 1998-12-29 | Caterpillar Inc. | Component machine testing using neural network processed vibration data analysis |
| CN1571269A (zh) * | 2004-04-27 | 2005-01-26 | 西安交通大学 | 智能控制旋转式磁流变阻尼器 |
| CN101738329A (zh) * | 2009-11-06 | 2010-06-16 | 重庆仪表材料研究所 | 一种磁流变阻尼器测控系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 万乐坤等: "海洋平台磁流变模糊半主动振动控制研究", 《船舶工程》 * |
| 嵇春艳等: "半主动控制方法对海洋平台结构振动控制效果的数值模拟及试验对比研究", 《机床与液压》 * |
| 嵇春艳等: "海洋平台磁流变阻尼器振动控制模型试验", 《中国造船》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107908817A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-04-13 | 江苏大学 | 一种海上转载平台设备结构应力监测与诊断系统 |
| US10954643B2 (en) | 2019-02-01 | 2021-03-23 | Qingdao university of technology | Energy-supply rotary inertia driver system for an offshore platform |
| CN112555341A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 江苏科能电力工程咨询有限公司 | 一种用于电力变压器的磁流变阻尼器减振系统 |
| CN113759715A (zh) * | 2021-08-11 | 2021-12-07 | 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 | 一种具有强化学习功能的舰船设备智能振动控制系统 |
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