针对地震模拟振动台改造的需要,应用迭代学习控制理论,在振动台作动器位移PID控制的基础上构建外部加速度闭环,组成双闭环控制。采用Matlab进行了仿真,验证了算法的正确性和适用性。进行了控制系统软硬件的改造和开发,设计了简易的试验构件,通过大量的离线迭代实验,达到了理想控制效果,验证了改造后控制系统的性能。并进行了在线实时迭代学习控制的探索和多次试验。该研究对地震模拟振动台试验研究有重要意义。

大量的结构抗震试验需要使用单自由度振动台;将振动台纳入互联网中,可实现远程控制;振动台试验中,由于台体、构件的影响,以及作动器的非线性,传统PID控制已经达不到控制要求;提出在激励源(作动器)经典PID闭环控制的基础上,通过在台面上配置反馈通道,构建一个外部的控制闭环,组成双闭环控制系统,外部闭环控制采用离线迭代学习算法;对振动台控制系统进行了MATLAB仿真,达到了理想的控制效果;应用迭代控制理论来改造单自由度振动台控制系统,有很大的理论和实际意义。

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想 ,提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制 ,避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明 ,该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中 。

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构.基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数.利用"参征器"实行监督控制避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态.工程应用表明该方法将过程辨识和"参征器"引入神经网络的学习和控制中可有效地提高系统的控制品质.

叙述了自行研制的电液伺服多变量控制系统试验装置介绍了系统的设计和构成原理并给出了仿真实例.