CN1952429A - 足尺磁流变液(mr)阻尼器磁滞效应调整的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明是针对足尺磁流变(MR)阻尼器磁滞效应调节提出了两种方法，包括电流调节方法和神经网络预测方法。通过本发明的实现可以调节足尺MR阻尼器磁滞效应，从而减小或者消除磁滞效应对控制效果的影响，以保证足尺MR阻尼器对大型工程结构进行振动控制时不会发散，具有稳定的控制效果。电流调节方法的特点是：电流改变直接，控制过程稳定，实现起来比较简单，对电流改变频率不高的情况具有较好的控制效果。神经网络预测方法的特点是：控制过程较精确，适用范围广，特别适用于高度非线性的控制过程；预测时间可以随着磁滞时间的大小而变化，能够较好地消除磁滞效应的影响。

Description

足尺磁流变液(MR)阻尼器磁滞效应调整的方法
技术领域
本发明属于结构工程、自动控制领域，具体地讲是采用足尺MR阻尼器做控制装置对大型土木工程结构进行振动控制时，减小MR阻尼器磁滞效应对控制效果产生的不利影响的方法。
背景技术
MR阻尼器是近年发展起来的一种优秀的半主动控制装置。该装置的最大特点是利用了磁流变液在磁场作用下能在10-2秒级的时间内从牛顿流体转变成具有一定屈服强度的粘塑性体的智能特性来制作MR可调阻尼器的调节阀。由于MR阻尼器具有结构简单、出力大、调节容易和控制效果好等特点，可克服主动控制装置费用高、能耗大和装置复杂的缺点，因此它非常适合在土木工程结构上应用，为大型土木工程结构的振动控制展现了美好的发展前景。但是，由于磁流变液的响应时间和磁路材料特性等因素的影响，MR阻尼器阻尼力调节的实现有一个时间过程，即MR阻尼器存在磁滞效应。并且，这种磁滞效应随着磁感应强度和阻尼力的增大而增大，会给结构的半主动控制带来十分不利的影响。这样，减小MR阻尼器磁滞效应对控制效果产生的不利影响成为MR阻尼器在大型工程结构振动控制中应用的方法问题。
发明内容
本发明的目的是提供两种方法—电流调节方法和神经网络预测方法来克服足尺MR阻尼器的磁滞效应，从而减小或者消除磁滞效应对控制效果的影响，以保证足尺MR阻尼器对大型工程结构进行振动控制时具有稳定的控制效果。
电流调节方法的基本方法是：当所需磁感应强度不大时，则控制电流使得磁路材料的磁化曲线不超过急剧磁化阶段，此时就不存在磁滞效应。当所需磁感应强度较大时，如果要增加MR阻尼器的控制力就让实际的控制电流超过理论需要的控制电流，从而缩短MR阻尼器达到所需控制力的磁滞时间；反之，就施加反向电流，缩短磁路材料的退磁时间，从而也缩短了MR阻尼器达到所需控制力的磁滞时间。该方法由磁化数据库、开关控制策略、电流分档装置和电流放大器四部分组成。该方法的特点是：电流改变直接，控制过程稳定，实现起来比较简单，对电流改变频率不高的情况具有较好的控制效果。
神经网络预测方法的基本方法是让神经网络根据响应的历史值来预测下一步长或者下几步长的响应，通过该响应得到的控制电流在当前时刻发出，这样预测的时间就补偿了磁滞效应所延迟的时间，消除了磁致效应对控制产生的不利影响。神经网络预测方法包括神经网络辨识器、控制器和电流分档装置三部分组成。该方法的特点是：控制过程较精确，适用范围广，特别适用于高度非线性的控制过程；预测时间可以随着磁滞时间的大小而变化，能够较好地消除磁滞效应的影响。
本发明提出的足尺MR阻尼器克服磁滞效应的方法可明显地改善MR阻尼器磁滞效应对工程结构振动控制效果的影响。
附图说明
图1为本发明电流调节方法实现原理框图。
图2为本发明神经网络预测方法实现原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图进一步说明本发明。
本发明(图1)由磁化数据库、开关控制策略、电流分档装置和电流放大器所构成。首先，根据工程要求确定最大磁感应强度：将该数据输入到磁化数据库中判断是否超过了该导磁材料的急剧磁化阶段，如果没有超过，则将电流一直控制在该范围内按照开关控制策略决定的控制电流进行调节。如果超过了急剧磁化阶段，就由开关控制策略确定电源是开还是关，开关控制策略可用如下方程表示：
Figure A20051001961400051
式中，fci为计算主动控制力，fi为MR阻尼器实现的阻尼力。它的基本方法是：当计算主动控制力大于MR阻尼器所实现的阻尼力且方向一致时，将电源打开，否则将电源关闭。
当电源打开时，将计算电流输入到电流分档装置根据电流的大小进行分档，最后经电流放大器根据放大准则将电流放大。电流放大器放大准则的方法是将施加电流超过计算电流，从而加快磁感应强度的增加速度，减小了达到需要控制力所需要的时间。电流放大是将计算电流乘以放大系数得到，放大系数根据不同的导磁材料和不同的磁滞时间通过试验确定，其最大值最好不要超过饱和磁场强度所需电流与计算电流的比值。当电源关闭时，则通过试验得到磁路材料的磁滞回线，采用数学拟合的方法得到磁路材料的磁滞回线退磁模型，然后根据退磁模型通过程序来控制继电器组施加等值的反向电流来减小退磁时间，等到磁感应强度接近零时，再将电流置为零。
本发明(图2)由神经网络辨识器、控制器和电流分档装置所构成。首先，训练神经网络辨识器，让其学习受控结构的振动响应；训练样本由结构控制试验产生，所使用的网络为3层前向BP网络，输入层5个节点，隐含层8个节点，输出层1个节点。输入层到隐含层之间的传递函数为σ(x)＝tanh(x)，隐含层到输出层的传递函数为线性函数。学习算法采用基于二次性能指标的误差反向传播的梯度下降算法。网络的输入为当前时刻的响应值和前4个时刻的响应值，网络的输出为下一时刻响应值。采样间隔时间随着磁滞时间的不同而不同。然后，运用训练好的辨识器来预测得到结构响应的未来值，预测时的输入、输出数据与训练时的等同；最后，通过控制器根据结构响应的未来值在当前时刻发出控制电流信号。

Claims (2)

1、一种足尺磁流变液(MR)阻尼器磁滞效应调整的方法，基本方法是：当所需磁感应强度不大时，则控制电流使得磁路材料的磁化曲线不超过急剧磁化阶段，此时就不存在磁滞效应，当所需磁感应强度较大时，如果要增加MR阻尼器的控制力就让实际的控制电流超过理论需要的控制电流，从而缩短MR阻尼器达到所需控制力的磁滞时间；反之，就施加反向电流，缩短磁路材料的退磁时间，从而也缩短了MR阻尼器达到所需控制力的磁滞时间。该方法由磁化数据库、开关控制策略、电流分档装置和电流放大器四部分组成。
2、如权利要求1所述一种足尺磁流变液(MR)阻尼器磁滞效应调整的方法，方法是让神经网络根据响应的历史值来预测下一步长或者下几步长的响应，通过该响应得到的控制电流在当前时刻发出，这样预测的时间就补偿了磁滞效应所延迟的时间，消除了磁致效应对控制产生的不利影响，神经网络预测方法包括神经网络辨识器、控制器和电流分档装置三部分组成。
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