Control systems are used to limit structural lateral deflections during large external loads such as winds and earthquakes. Most recently, the semi-active control approach has grown in popularity due to inexpensive control devices that consume little power. As a result, recently designed control systems have employed many semi-active control devices for the control of a structure. In the future, it is envisioned that structural control systems will be large-scale systems defined by high actuation and sensor densities. Decentralized control approaches have been used to control large-scale systems that are too complex for a traditional centralized approach, such as linear quadratic regulation (LQR). This paper describes the derivation of energy market-based control (EMBC), a decentralized approach that models the structural control system as a competitive marketplace. The interaction of free-market buyers and sellers result in an optimal allocation of limited control system resources such as control energy. The Kajima-Shizuoka Building and a 20-story benchmark structure are selected as illustrative examples to be used for comparison of the EMBC and centralized LQR approaches.
Chase, J. Geoffrey;Barroso, Luciana R.;Hunt, Stephen
Structural Engineering and Mechanics
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제18권3호
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pp.287-301
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2004
Structural acceleration regulation is a means of managing structural response energy and enhancing the performance of civil structures undergoing large seismic events. A quadratic output regulator that minimizes a measure including the total structural acceleration energy is developed and tested on a realistic non-linear, semi-active structural control case study. Suites of large scaled earthquakes are used to statistically quantify the impact of this type of control in terms of changes in the statistical distribution of controlled structural response. This approach includes the impulses due to control inputs and is shown to be more effective than a typical displacement focused control approach, by providing equivalent or better performance in terms of displacement and hysteretic energy reductions, while also significantly reducing peak story accelerations and the associated damage and occupant injury. For earthquake engineers faced with the dilemma of balancing displacement and acceleration demands this control approach can significantly reduce that concern, reducing structural damage and improving occupant safety.
The suboptimal control rule is introduced in structural control implementation as an alternative over the optimal control because the optimal control may require large amount of processing time when applied to complex structural control problems. It is well known that any time delay in structural control implementation will cause un-synchronized application of the control forces, which not only reduce the effectiveness of an active control system, but also cause instability of the control system. The effect of time delay on the displacement and acceleration responses of building structures is studied when the suboptimal control rule is adopted. Two examples are given to show the effectiveness of the suboptimal control rule. It is shown through the examples that the present method is easy in implementation and high in efficiency and it can significantly reduce the time delay in structural control implementation without significant loss of performance.
This paper presents and compares three feedback control strategies for active control of noise inside a 3-D vibro-acoustic cavity. These are a) control strategy based on direct output feedback (DOFB) b) control strategy based on linear quadratic regulator (LQR) to reduce structural vibrations and c) LQR control strategy with a weighting scheme based on structural-acoustic coupling coefficients. The first two strategies are indirect control strategies in which noise reduction is achieved through active vibration control (AVC), termed as AVC-DOFB and AVC-LQR respectively. The third direct strategy is based on active structural-acoustic control (ASAC). This strategy is an LQR based optimal control strategy in which the coupling between the various structural and the acoustic modes is used to design the controller. The strategy is termed as ASAC-LQR. A numerical model of a 3-D rectangular box cavity with a flexible plate (glued with piezoelectric patches) and with other five surfaces treated rigid is developed using finite element (FE) method. A single pair of collocated piezoelectric patches is used for sensing the vibrations and applying control forces on the structure. A comparison of frequency response function (FRF) of structural nodal acceleration, acoustic nodal pressure, and piezoelectric actuation voltage is carried out. It is found that the AVC-DOFB control strategy gives equal importance to all the modes. The AVC-LQR control strategy tries to consume the control effort to damp all the structural modes. It is seen that the ASAC-LQR control strategy utilizes the control effort more intelligently by adding higher damping to those structural modes that matter more for reducing the interior noise.
Wang, Yang;Swartz, R. Andrew;Lynch, Jerome P.;Law, Kincho H.;Lu, Kung-Chun;Loh, Chin-Hsiung
Smart Structures and Systems
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제3권3호
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pp.321-340
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2007
Structural control technologies have attracted great interest from the earthquake engineering community over the last few decades as an effective method of reducing undesired structural responses. Traditional structural control systems employ large quantities of cables to connect structural sensors, actuators, and controllers into one integrated system. To reduce the high-costs associated with labor-intensive installations, wireless communication can serve as an alternative real-time communication link between the nodes of a control system. A prototype wireless structural sensing and control system has been physically implemented and its performance verified in large-scale shake table tests. This paper introduces the design of this prototype system and investigates the feasibility of employing decentralized and partially decentralized control strategies to mitigate the challenge of communication latencies associated with wireless sensor networks. Closed-loop feedback control algorithms are embedded within the wireless sensor prototypes allowing them to serve as controllers in the control system. To validate the embedment of control algorithms, a 3-story half-scale steel structure is employed with magnetorheological (MR) dampers installed on each floor. Both numerical simulation and experimental results show that decentralized control solutions can be very effective in attaining the optimal performance of the wireless control system.
The stochastic optimal nonlinear control of coupled adjacent building structures is studied based on the stochastic dynamical programming principle and the stochastic averaging method. The coupled structures with control devices under random seismic excitation are first condensed to form a reduced-order structural model for the control analysis. The stochastic averaging method is applied to the reduced model to yield stochastic differential equations for structural modal energies as controlled diffusion processes. Then a dynamical programming equation for the energy processes is established based on the stochastic dynamical programming principle, and solved to determine the optimal nonlinear control law. The seismic response mitigation of the coupled structures is achieved through the structural energy control and the dimension of the optimal control problem is reduced. The seismic excitation spectrum is taken into account according to the stochastic dynamical programming principle. Finally, the nonlinear controlled structural response is predicted by using the stochastic averaging method and compared with the uncontrolled structural response to evaluate the control efficacy. Numerical results are given to demonstrate the response mitigation capabilities of the proposed stochastic optimal control method for coupled adjacent building structures.
A simultaneous optimal design problem of structural and control systems is discussed by taking a 3-D truss structure as an object. We use descriptor forms for a controlled object and a generalized plant because the structural parameters appear naturally in these forms. We consider a minimum weight design problem for structural system and disturbance suppression problem for the control system. The structural objective function is the structural weight and the control objective function is $H_{\infty}$ norm from the disturbance input to the controlled output in the closed-loop system. The design variables are cross sectional areas of the truss members. The conditions for the existence of controller are expressed in terms of linear matrix inequalities (LMI) By minimizing the linear sum of the normalized structural objective function and control objective function, it is possible to make optimal design by which the balance of the structural weight and the control performance is taken. We showed in this paper the validity of simultaneous optimal design of structural and control systems.
International Journal of Ocean Engineering and Technology Speciallssue:Selected Papers
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제6권1호
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pp.60-68
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2003
This paper proposes an optimum design method of structural and control systems, using a 2-D truss structure as an example. The structure is subjected to initial static loads and disturbances. For the structure, a FEM model is formed. Using modal transformation, the equation of motion is transformed into modal coordinates, in order to decrease D.O.F. of the FEM model. To suppress the effect of the disturbances, the structure is controlled by an output feedback $H_{\infty}$ controller. The design variables of the combined optimal design of the control-structure systems are the cross sectional areas of truss members. The structural objective function is the structural weight. The control objective function is the $H_{\infty}$ norm, the performance index of control. The second structural objective function is the energy of the response related to the initial state, which is derived from the time integration of the quadratic form of the state in the closed-loop system. In a numerical example, simulations have been perform. Through the consideration of structural weight and $H_{\infty}$ norm, an advantage of the combined optimum design of structural and control systems is shown. Moreover, since the performance index of control is almost nearly optimiz, we can acquire better design of structural strength.
In this paper, through the study on locations of structural transducers for active control of the radiated sound from the vibrating plate, the active structural acoustic control (ASAC) system is proposed. And, for the evaluation of the proposed location, the experiment of the active structural acoustic control is implemented using the multi-channel filtered-x LMS algorithm and an additional filter (Acoustic Prediction Filter) to estimate the radiated sound using the acceleration signals of the plate. The structural transducers are piezoceramic actuator (PZT) and accelerometer. PZT is used as an actuator to reduce the vibration and the radiated sound. To maximize the control performance, each PZT actuator is located at the position that has the largest control sensitivity of the plate bending moment in the direction of x and y coordinates and the optimal PZT location is validated experimentally. Also, to find the acoustic prediction filter accurately, two accelerometers are located at the positions that have the largest radiation efficiencies of the plate, and the proposed locations are validated by simulation using the Rayleigh integral. The multi-channel filtered-x LMS algorithm is introduced to control a complex 2-D structural vibration mode. Finding the locations of structural transducers for active structural acoustic control of the radiated sound, the active structural acoustic control (ASAC) system can be presented and validated by experiments using a real time control system.
A procedure for the predictive control for structural vibration control in building subject to wind loads is presented. The building motions are modeled by the first mode of the response. Wind velocities are generated by the simulation using power spectral density function. Predictive control algorithm is the discrete-time formulation and that is developed as a control strategy that computes the control signal which makes the predicted process output equal to a desired process output. Results on the reduction of the dynamic response and control effectiveness of the algorithm are presented and discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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