电流变液是一种智能材料，它具有控制方便、反应快等特点，适合于振动控制方面的应用。配方针对摩擦式电流变阻尼器转子振动系统设计了自适应模糊逻辑控制策略，进行了转子系统振动主动控制的实验研究，验证了自适应模糊控制方法的有效性。实验表明，模糊逻辑控制方法具有算法实现简易、善于利用专家的经验以及自适应能力强等诸多优点；转子电流变阻尼器振动系统在模糊逻辑控制器的控制之下，不但一阶临界振动得到有效抑制，而且其它

针对压电复合材料结构前馈主动控制中存在的某些非线性问题,本文提出一种模糊自适应前馈主动控制方法,解决一类参考信号与外扰呈非线性函数关系的主动控制问题.数值仿真结果表明,该非线性模糊自适应控制方法优于线性滤波-x LMS方法的控制效果.

由于广泛采用的自适应滤波-X LMS算法只限定于线性问题,针对振动主动控制中存在的一些非线性问题,文中利用模糊逻辑系统能够逼近非线性系统的特性,提出一种模糊适应前馈主动控制方法,解决由于传感通道的非线性使得参考信号与外扰间呈非线性函数关系的主动控制问题.针对复合材料梁振动控制的数值仿真计算结果表明,该非线性模糊自适应控制方法的有效性.

螺栓松动损伤具有非线性特征,在低、高频激励共同作用下,结构动力响应会出现高频激励与结构固有频率之间的调制现象。利用该调制现象,发展了一种基于经验模式分解(EMD)的螺栓松动检测方法,分别对高频正弦和随机激励下结构响应信号进行EMD分解并作功率谱分析,采用EMD分解后含有调制成分的高频固有模式函数(IMF)构造能量损伤指标来识别结构螺栓松动。采用多尺度法进行单自由度非线性模型分析解释高频调制现象,并通过螺栓连接框架结构的振动实验验证了该方法的有效性。结果表明,螺栓松动时,响应信号频域中出现高频激励与固有频率间的调制成分,所构造的能量损伤指标能够有效识别螺栓松动损伤,并且对于初始松动损伤识别更为敏感。

导波损伤检测技术的关键在于检测出结构损伤引起的导波信号变化,但环境温度变化也会影响导波传播过程,引起信号改变,导致损伤检测的失败。为了消除温度变化的影响,笔者采用独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)方法处理导波响应信号。作为一种盲源分离的算法"CA能够从混合信号中提取得到独立的未知源信号分量。因此利用ICA方法能将导波的响应源信号从被温度变化干扰的混合信号中分离出来,实现消除温度变化干扰的目的。为验证该方法的可行性,以螺栓连接铝板为对象进行实验,采集不同温度下螺栓全紧及松动状态的导波响应信号,将其经过ICA方法处理后应用到损伤定位算法中。结果表明,应用ICA处理后的导波信号能够成功定位松动螺栓,证实了ICA方法排除温度变化对导波传播影响的有效性。