TY - JOUR A2 - 了Pellicano，弗朗西斯AU - 拉尔，塞尔玛H. AU - Bourahla，Nouredine AU - Benchoubane，Hacine AU - Choutri，Khireddine AU - Badaoui，穆罕默德PY - 2020 DA - 2020年5月30日TI - 地震地面运动匹配一个小型电动振动台使用组合NN-PDFF控制器SP - 7260590 VL - 2020 AB - 摇床平台复制高精度加速度时程仍是一项艰巨的任务。该系统中，固有的非线性，并且试样和振动台之间的耦合效应的组件之间的复杂的干扰是在其他原因中最影响控制性能。在本文中，一个神经网络 - （N，N-）为基础的控制器已经开发和实验实施以提高电动振动台的加速度的跟踪性能。后者是由线性马达驱动和控制通过比例 - 微分 - 前馈（PDFF）控制器，其在所述规定的加速度的地面运动的模拟的损害再现位移波形非常有效的双轴振动台。为了旁路这一缺点，该组合PDFF作为具有NN控制器，其过滤所述振动台反馈信号与通过补偿加速度扭曲作用于所述驱动信号的基本控制功能的控制方案在本研究中提出。一些实验测试已经进行了以建立离线训练，验证数据库，以及所提出的神经网络控制模型的测试。随后，训练有素NN在振动台的内部控制回路实现的加速度信号的复制期间进行补偿，在平行于PDFF控制器，所述失真。利用地震记录测试结果振动台的裸线和负载条件集成神经网络模型时表现出信号的匹配度的增强。跟踪误差，使用相对根均方误差估计的，所测量的和所希望的信号之间，被显著与附加NN在线控制器的时间和频率域减小。 SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7260590 DO - 10.1155/2020/7260590 JF - Shock and Vibration PB - Hindawi KW - ER -