基于LSTM逆向模型的半主动控制方法、装置、设备和存储介质

技术特征：
1.一种基于lstm逆向模型的半主动控制方法，其特征在于，包括：获取t时刻斜拉桥拉索的响应；其中，所述响应为活塞杆的速度和位移；将所述活塞杆的速度和位移输入预设的算法进行计算，得到最优控制力f
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；将所述最优控制力f
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输入预设的基于lstm的mr阻尼器的逆向映射模型，得到mr阻尼器的输入电流；将所述输入电流和t时刻活塞杆的速度、位移发送至mr阻尼器，以输出阻尼力f
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；将所述阻尼力f
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作用在拉索-阻尼器连接处，并使t=t 1，返回所述获取t时刻斜拉桥拉索的响应的步骤。2.根据权利要求1所述的基于lstm逆向模型的半主动控制方法，其特征在于，所述mr阻尼器产生与活塞杆运动方向相反的阻抗力，所述mr阻尼器在xoy平面内产生阻尼力的方向不变，为：，其中，为所述mr阻尼器在y方向产生的阻尼力，为所述mr阻尼器在x方向产生的阻尼力，为不考虑垂度时拉索与水平面的夹角。3.根据权利要求1所述的基于lstm逆向模型的半主动控制方法，其特征在于，所述预设的算法，包括：确定结构系统在外部环境干扰以及主动控制力作用下的运动方程为：，且，，其中，m、c、k分别为拉索的n维质量矩阵、阻尼矩阵、刚度矩阵，为阻尼器的位置列阵，e为外加荷载的位置矩阵，、分别为阻尼器控制力向量和外部荷载向量；将所述运动方程转换为空间方程，得到：，；确定结构系统的二次性能泛函为：，其中，为半正定矩阵，为正定矩阵；在无限的时间区间内得到最优控制量，即求解满足约束条件的值，使得系统性能泛函j取到极小值；其中，所述为最优控制力f
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。4.根据权利要求1所述的基于lstm逆向模型的半主动控制方法，其特征在于，所述预设的基于lstm的mr阻尼器的逆向映射模型包括：输入层、输出层和多个隐藏层，每个隐藏层包括多个网络单元，每个网络单元包括输入门、遗忘门、输出门和单元状态，在单元状态更新过程中，所述输出层还连接一个单层全连接神经网络用于输出特征；所述全连接神经网络以relu函数作为激活函数，隐藏层的激活函数为tanh函数，所述逆向映射模型反向传播优化算法采用adam算法，所述逆向映射模型超参数采用pso算法进行优化；mr阻尼器正常工作情况下，所述输入层用于输入活塞的位移、速度和控制力，输出层用于输出控制电流值，并采用均方根误差函数作为网络训练的损失函数。5.一种基于lstm逆向模型的半主动控制装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取t时刻斜拉桥拉索的响应；其中，所述响应为活塞杆的速度和位移；计算模块，用于将所述活塞杆的速度和位移输入预设的算法进行计算，得到最优控制
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；输入模块，用于将所述最优控制力f
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输入预设的基于lstm的mr阻尼器的逆向映射模型，得到mr阻尼器的输入电流；发送模块，用于将所述输入电流和t时刻活塞杆的速度、位移发送至mr阻尼器，以输出阻尼力f
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；返回模块，用于将所述阻尼力f
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作用在拉索-阻尼器连接处，并使t=t 1，返回所述获取t时刻斜拉桥拉索的响应的步骤。6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明涉及斜拉桥的拉索振动控制技术领域，公开了一种基于LSTM逆向模型的半主动控制方法、装置、设备和存储介质，其中，方法包括：获取t时刻斜拉桥拉索的响应；将活塞杆的速度和位移输入预设的算法进行计算，得到最优控制力F


技术研发人员：吴腾 李志鹏 向星宇 贺耀北 白洁
受保护的技术使用者：中南大学
技术研发日：2022.11.02
技术公布日：2022/11/29