该文针对现有主动结构控制算法中存在的问题,运用人工神经网络技术对高层建筑结构的地震反应进行仿真与控制,建立了一种基于神经网络的主动结构控制方法.文中首先以实现结构动力模型识别为目的,运用BP网络算法,建立了仿真结构地震反应的神经网络仿真器;针对BP网络收敛速度慢、易陷于局部最小等问题,对算法进行了改进,并对网络的设计、训练样本的选择及数据处理等问题进行了详细的讨论;通过合理地选取训练样本并对网络进行训练,实例仿真了一8层框架建筑和一26层框架-剪力的墙建筑的地震反应及一3层框架模型在振动台上的动力反应.然后以实现主动结构控制为目的,运用BP网络算法建立了充当控制器的神经网络控制方法,并将神经网络仿真器并入神经网络控制器中,通过对仿真器的离线训练和对控制器的在线训练,提高了网络的训练和控制效果,分别运用最优目标控制规则和零目标控制规则实例模拟了对一8层框架建筑和一26层框架-剪刀墙建筑地震反应的控制.最后得出结论,运用人工神经网络技术的主动结构控制方法具有无需建立受控结构的数学模型、无需计算控制力的时间和作动器提前一个时间步长施加控制力等显著的优越性,并且通过将作动器与神经网络控制器结合起来实施在线训练,能彻底解决控制力时间滞后问题,因而具有进一步深入研究和发展的广阔前景.