一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法

    公开(公告)号:CN114815604A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210346818.3

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于模糊神经网络的新型时滞补偿控制方法,其中,加速度计预先安装在受控高层建筑的每一层,获取每层建筑的加速度响应,所述方法包括:S1、针对具有m个AMD控制器的控制系统,获取多个用于训练神经网络模型的样本;S2、采用多个用于训练神经网络模型的样本,训练预先设定的神经网络模型,得到训练后的神经网络模型;S3、获取每层建筑的加速度响应,并依次将每层建筑的加速度响应输入训练后的神经网络模型中,分别输出与每层建筑的加速度响应对应的控制力的值。

    一种基于时变增益的限位控制方法

    公开(公告)号:CN114706307A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210346779.7

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于时变增益的限位控制方法,所述方法包括:S1、针对受控结构,采用经典控制算法获取该受控结构所期望的反馈增益矩阵;S2、在该反馈增益矩阵中,确定主动控制系统中惯性质量块的行程所对应的增益;S3、基于该主动控制系统中惯性质量块的行程所对应的增益和预先设定的限位阈值参数,获取该主动控制系统中惯性质量块的行程所对应的增益和预先设定的限位阈值参数之间的关系式;S4、基于所述行程所对应的增益和预先设定的限位阈值参数之间的关系式,通过调节所述预先设定限位阈值参数被调节到的具体数值对所述主动控制系统中惯性质量块的行程进行限值,使其满足预先设定的限位策略。

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