电抗器是电力系统中的重要设备之一,主要起着限流、滤波和补偿作用。一般由电抗器实体和支柱绝缘子组成,具有重心高,顶部质量大,支柱长细比大等特点,抗震性能较差。地震后常发生支柱绝缘子与电抗器组件连接部位被震坏等现象。而随着我国电网容量的大幅增加以及电压等级的不断提高,电抗器电压等级及容量也不断提升,使得设备整体高度大幅度增高,对抗震性能的要求也越来越高。本文针对形状记忆合金(Shape Memory Alloy,SMA)被动减震装置和压电摩擦半主动减震装置存在的缺点,考虑电抗器设备特点和结构减震控制要求,研发了一种新型SMA-压电摩擦复合减震装置,并结合人工免疫算法、BP神经网络和模糊控制算法等智能控制技术,进行了基于电抗器结构的SMA-压电复合减震系统的一体化理论分析与试验研究。主要内容如下:(1)针对遗传算法容易陷入早熟收敛和群体多样性差的问题,基于生物免疫系统中的克隆选择、免疫记忆以及免疫自调节机理,提出了一种自适应免疫记忆克隆算法(AIMCA)。以模态可控度作为优化目标准则的影响因素,分别采用改进的遗传算法(IGA)和AIMCA,对一个85节点、288杆件的空间平板网架结构中减震装置的布置位置和数量进行了优化配置研究。结果表明,AIMCA适用范围广,特别是对于复杂工程结构减震装置的高维优化配置问题,AIMCA则表现出了比IGA更优异的性能,种群多样性更好,寻优能力更强,收敛速度更快,可以获得更大的性能指标值和更优的减震效果。(2)通过对研发的SMA-压电摩擦复合减震装置进行性能试验,分析了激励电压、加/卸载频率和位移幅值等对其单圈耗能能力、等效阻尼比及等效割线刚度的影响。结果表明,该复合减震装置可双向出力,滞回曲线饱满且对称性较好,加/卸载频率对复合减震装置的性能影响很小,说明其工作性能稳定,适用范围广;随着电压的增大,减震装置的绝对最大控制力呈线性增大,滞回面积逐渐增加,耗能能力不断提高。在位移幅值为12mm时,施加120V电压,耗能量可提高138.23%,等效阻尼比可提高94.23%,可见研发的复合减震装置耗能能力较好。(3)基于SMA和SMA-压电摩擦复合减震装置的试验结果,分别采用两种神经元输入策略,建立了相应的BP神经网络预测模型,并利用AIMCA对复合减震装置神经网络模型的权阀值进行了优化。结果表明,相比采用前前时刻和前时刻应力、应变以及本时刻应变作为神经元输入的SMA网络模型,以位移、速率和电压为神经元输入的复合减震装置预测模型由于减少了神经元输入参量,其预测精度有所降低,但便于工程应用,经优化的BP神经网络提高了复合减震装置预测模型的精度和稳定性。BP神经网络预测模型可综合考虑多种因素,较好地预测复合减震装置的出力,便于在MATLAB仿真中实现,为SMA复合类减震装置本构模型的建立和应用提供了新途径。(4)采用连续Bouc-Wen模型模拟结构的非线性恢复力,利用建立的优化BP神经网络模型确定复合减震装置的控制力,电压采用模糊控制输出,进行了一框架结构地震响应的混合半主动控制仿真分析。结果表明,基于复合减震装置的特点,结合人工免疫算法、BP神经网络和模糊控制技术建立的混合半主动控制系统可以根据结构的动力反应实时地调整压电摩擦单元的摩擦出力,便于实现结构的混合半主动控制。(5)设计制作了一个相似比1:2的10kV干式空心电抗器结构模型,对其进行了无控、被动控制和混合控制时的模拟地震振动台试验,分析了模型结构的动力特性变化规律和不同工况下的减震效果。结果表明,文中研制的SMA-压电摩擦复合减震装置可以有效地降低电抗器结构的动力反应,一般地,被动控制时位移和加速度的减震率可达40%,混合控制时可达50%。另外,试验后未见电抗器结构薄弱部位发生地震破坏,说明该复合减震系统可提高电抗器结构的抗震可靠性。