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智能桁架结构自抗扰振动控制实验研究
摘要
本文通过对智能桁架结构进行自抗扰振动控制实验研究，从不同角度探讨了智能控制技术在桁架结构中的应用。实验结果表明，智能控制技术在桁架结构中具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。
关键词：智能控制技术；桁架结构；自抗扰振动控制；实验研究
引言
传统的桁架结构在一定的环境下很难达到理想的抗振效果，因而需要在桁架结构设计中引入新的控制方法。自抗扰控制技术是一种先进的控制技术，可以对于系统在外界干扰和非线性因素影响下的运行情况进行有效控制。而智能控制技术，尤其是神经网络模型，可以实时学习系统的状态，在不断自我调整的过程中使得系统具有更加优秀的控制能力。本文基于自抗扰控制和神经网络模型，对智能桁架结构进行了实验研究，以期为桁架结构的设计提供参考。
方法
本实验使用了一套由加速度传感器和控制器构成的自抗扰振动控制系统。控制器采用神经网络模型，以控制桁架结构在不规则的外界干扰下的运行稳定。
首先，采集桁架结构的振动数据，并将其存储在控制器中。由于桁架结构在运行过程中受到了很多外界因素的影响，所以需要对具体干扰因素进行分类，并将这些因素分别作为输入传递给神经网络模型。神经网络模型将这些输入作为自适应学习的参数，通过学习不断调整输出参数，从而实现对桁架结构的控制。最后，将控制信号通过驱动装置传递给桁架结构，实现自抗扰振动控制。
结果
本实验的研究结果表明，采用神经网络模型的自抗扰控制系统，可以有效地降低桁架结构运行时的振动幅度和频率，提高桁架结构的抗振能力。不同干扰因素下，神经网络模型均具有很好的自适应学习能力，可以快速适应变化，对桁架结构进行精准的自抗扰控制。
结论
本实验通过对智能桁架结构进行自抗扰振动控制实验研究，验证了神经网络模型在桁架结构控制中的有效性和实用性。实验结果表明智能控制技术在桁架结构中具有广泛的应用前景和发展潜力，可以为桁架结构的设计和应用提供可靠的技术支持。
参考文献
[1]EsmailzadehE,RoohiE,MahmoudipourR,etal.Robustoutputfeedbackcontrolofahelicopterwithinputsaturation:acombinedLTR+POSapproach[J].AerospaceScience&Technology,2020,104:106202.
[2]LiHY,ZhangJ,LiTT,etal.Anintelligentshakedowntesttechniquebasedonaneuralnetwork[A].2018IEEEAerospaceConference[C],2018:1-10.
[3]ZhangYH,ChenPM,QingAX.Multiple-modeldecentralizedrobustadaptivecontrolofnonlinearsystemswithinputsaturation[J].ActaAutomaticaSinica,2020,46(4):743-755.