典型文献
基于LSTM的地震模拟振动台闭环控制方法
文献摘要：
为推动高性能的智能化抗震试验平台建设,实现振动台控制算法的智能升级和优化,文中以地震模拟振动台的智能控制为研究对象,提出了一种基于LSTM(长短时记忆网络)的振动台深度学习控制器框架,通过LSTM对三参量控制器的输入-输出关系进行学习和模拟,验证了该控制器的可行性和有效性.针对LSTM依赖于完整且连续轨迹才能保存记忆的局限性,提出了一种基于LSTM闭环控制的实时反馈信号处理方法,即通过单独保存隐层状态"h"和长期记忆状态"c"的方式,避免了LSTM控制器在接收实时反馈信号时会因不断重置而丢失过往记忆.仿真结果表明,通过监督学习的训练方式,深度学习控制器能够有效逼近三参量算法的控制性能,较好地再现地震波加速度时程曲线,这说明深度学习控制器在处理非线性控制问题上具备足够的潜能.
文献关键词：
地震模拟振动台;三参量控制;深度学习;闭环控制;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
纪金豹;胡宗祥;杨森
作者机构：
北京工业大学工程抗震与结构诊治北京市重点实验室,北京100124
文献出处：
引用格式：
[1]纪金豹;胡宗祥;杨森-.基于LSTM的地震模拟振动台闭环控制方法)[J].地震工程与工程振动,2022(05):63-69
A类：
三参量控制
B类：
地震模拟振动台,闭环控制,抗震试验,试验平台,控制算法,智能升级,智能控制,长短时记忆网络,学习控制,存记,实时反馈,信号处理,层状,长期记忆,重置,过往,监督学习,训练方式,逼近,量算,控制性能,地震波,加速度时程,时程曲线,非线性控制,控制问题,备足
AB值：
0.274422
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
