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基于遗传算法优化的Elman网络时滞补偿研究
文献摘要：
神经网络时滞补偿算法在时滞补偿方面一般应用于特定激励下固定时滞的补偿问题,适用范围有待进一步改善.针对主动质量阻尼器控制系统,考虑不同地震波和时滞的影响,本文提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络时滞补偿方法.该方法通过跟踪理想状态的结构响应,采用GA对Elman神经网络进行初始权重和阈值的优化训练,并与经典的移相法和泰勒一阶法的时滞补偿效果进行了对比分析.研究结果表明:理想状态下AMD可以显著减小结构的位移和加速度响应.在175 ms、225 ms和275 ms的大时滞情况下,结构位移峰值、层间位移角、加速度均值和峰值指标与理想状态的指标差值均分别在19.4％、15.5％和22％之内,适用于不同地震波和时滞下的结构主动控制.
文献关键词：
主动质量阻尼器控制系统;时滞补偿;Elman神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
郑晓君;谭平;姚洪灿
作者机构：
广州大学土木工程学院,广州511442;广州大学工程抗震减震与结构安全教育部重点实验室,广州510405;广州大学广东省地震工程与应用技术重点实验室,广州510405
文献出处：
引用格式：
[1]郑晓君;谭平;姚洪灿-.基于遗传算法优化的Elman网络时滞补偿研究)[J].广州建筑,2022(01):3-10
A类：
主动质量阻尼器控制系统
B类：
遗传算法优化,Elman,时滞补偿,补偿研究,补偿算法,补偿问题,地震波,GA,补偿方法,结构响应,移相法,泰勒,AMD,小结,加速度响应,ms,大时滞,移峰,层间位移角,主动控制
AB值：
0.260957
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