论文部分内容阅读
采用神经网络预测的方法,对滞后时间加以补偿。首先建立由磁流变液控制装置、液压伺服作动器、测量系统和数据采集系统所组成的实时子结构试验控制系统,测量该系统滞后时间的具体数值,分析时间滞后对系统稳定性的影响。在此基础上,根据滞后时间确定神经网络预测的实时计算步长,应用训练好的神经网络来补偿滞后时间,使得数值子结构和物理子结构能协调变形。最后,对一栋3层剪切型结构的磁流变液半主动控制系统进行了实时子结构试验,验证了时间滞后补偿方法的有效性。