基于神经网络的薄壳多目标振动优化控制研究

来源：机械工程学报杂志2016年第9期北京时间：

作者：张兴武, 刘金鑫, 陈雪峰, 曹宏瑞

单位：1. 西安交通大学机械工程学院 西安 710049; 2. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 西安 710054

摘要：针对目前主动控制方法主要集中于减振降噪方面的研究,无法满足工程中频率特性改变的需求等问题,结合神经网络的多目标并行处理能力,提出基于神经网络的多目标振动优化控制方法。首先,基于神经网络算法,构造频域主动控制架构,相较于时域方法,该架构一个控制循环只需一次傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT),无傅里叶逆变换(Inverse fast Fourier transform, IFFT),因此,控制时效性得到有效保证。其次,基于全局频域误差与特征频点误差,构造混合型误差评判准则,提升算法的自适应性,可靠性与抗干扰能力。再次,基于多自由度系统方程,研究了多目标控制中的可控性问题,保证控制的可行性。最后,通过大型薄壳结构的八点多目标振动优化控制,有效验证了方法的有效性与可行性。

关键词：多目标,混合误差准则,频率特性,神经网络,振动优化；

基金资助：国家自然科学基金(51405370, 51225501)、国家重点基础研究发展计划 (973计划,2015CB057400)、陕西省自然科学基金(2015JQ5184)和陕西省博士后基金资助项目