基于动态模糊神经网络的结构主动控制仿真分析

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在模糊控制中,如何更加合理地生成控制规则,是其应用的一个重要问题。本文采用动态模糊神经网络(DFNN)算法,并借助于最优控制算法的样本数据,实现建筑结构振动控制中的模糊规则自动提取。首先,介绍了DFNN的结构和算法;其次,采用DFNN算法设计了二输入单输出及四输入单输出两种模糊控制器,对顶层设置AMD控制装置的五层钢框架模型结构进行模糊控制仿真分析。仿真结果表明,两种模糊控制器对顶层位移和加速度反应峰值的控制效果达到50%和30%以上,对地震输入和结构参数的变化均具有较好的鲁棒性;相比二输入模糊控制器,四
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