Control algorithms are the most important aspects in successful control of structures against earthquakes. In recent years, intelligent control methods rather than classical control methods have been more considered by researchers, due to some specific capabilities such as handling nonlinear and complex systems, adaptability, and robustness to errors and uncertainties. However, due to lack of learning ability of fuzzy controller, it is used in combination with a genetic algorithm, which in turn suffers from some problems like premature convergence around an incorrect target. Therefore in this research, the introduction and design of the Fuzzy Cooperative Coevolution (Fuzzy CoCo) controller and Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been innovatively presented for semi-active seismic control. In this research, in order to improve the seismic behavior of structures, a semi-active control of building using Magneto Rheological (MR) damper is proposed to determine input voltage of Magneto Rheological (MR) dampers using ANFIS and Fuzzy CoCo. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize the performance of controllers. In this paper, the design of controllers is based on the reduction of the Park-Ang damage index. In order to assess the effectiveness of the designed control system, its function is numerically studied on a 9-story benchmark building, and is compared to those of a Wavelet Neural Network (WNN), fuzzy logic controller optimized by genetic algorithm (GAFLC), Linear Quadratic Gaussian (LQG) and Clipped Optimal Control (COC) systems in terms of seismic performance. The results showed desirable performance of the ANFIS and Fuzzy CoCo controllers in considerably reducing the structure responses under different earthquakes; for instance ANFIS and Fuzzy CoCo controllers showed respectively 38 and 46% reductions in peak inter-story drift ($J_1$) compared to the LQG controller; 30 and 39% reductions in $J_1$ compared to the COC controller and 3 and 16% reductions in $J_1$ compared to the GAFLC controller. When compared to other controllers, one can conclude that Fuzzy CoCo controller performs better.
Damped outrigger systems have been proposed as a novel energy dissipation system to protect tall buildings from severe earthquakes and strong wind loads. In this study, semi-active damping devices such as magnetorheological (MR) dampers instead of passive dampers are installed vertically between the outrigger and perimeter columns to achieve large and adaptable energy dissipation. Control performance of semi-active outrigger damper system mainly depends on the control algorithm. Fuzzy logic control algorithm was used to generate command voltage sent to MR damper. Genetic algorithm was used to optimize the fuzzy logic controller. An artificial earthquake load was generated for numerical simulation. A simplified numerical model of damped outrigger system was developed. Based on numerical analyses, it has been shown that the semi-active damped outrigger system can effectively reduce both displacement and acceleration responses of the tall building in comparison with a passive outrigger damper system.
This paper studies a semi-active suspension with ER damper controlled Fuzzy Net Controller designed GA(Genetic Algorithm). Apparent viscosity of ERF(Electro-Rheological Fluid) can be changed rapidly by applying electric field. Semi-active suspension for ground vehicles are expected to improve ride quality with less vibration. This paper deals with a two-degree -of-freedom suspension using the ER damper for a quarter vehicle system. In this paper, the GA is applied for generating Fuzzy Net Controllers. The GA designs the optimal structure and performance of Fuzzy Net Controller having hybrid structure. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ER damper has good performances of ride quality.
In this study magneto-rheological damper, a kind of semi-active device, is used to reduce the response of pier and girder of bridge structure subjected to seismic excitation and as a effective semi-active control method fuzzy control technique considering nonlinear behavior of the damper dynamics. By Numerical simulations of a nine span continuous bridge system subjected to various earthquakes, fuzzy control technique is compared with existing clipped optimal control technique in control performance which reduces displacement of pier and girder simultaneously. In the comparison of the control performance within a control force limit, it is confirmed that presented fuzzy control technique more efficiently reduce the pier and girder displacement than clipped optimal control technique based on optimal control theory.
A fuzzy hybrid control technique using a semi-active tuned mass damper (STMD) has been proposed in this study for mitigation of wind induced motion of a tall building. For numerical simulation, a third generation benchmark is employed for a wind-excited 76-story building. A magnetorheological (MR) damper is used to compose an STMD. The proposed control technique employs a hierarchical structure consisting of two lower-level semi-active controllers (sub-controllers) and a higher-level fuzzy hybrid controller. Skyhook and groundhook control algorithms are used as sub-controllers. When a wind load is applied to the benchmark building, each sub-controller provides different control commands for the STMD. These control commands are appropriately combined by the fuzzy hybrid controller during realtime control. Results from numerical simulations demonstrate that the proposed fuzzy hybrid control technique can effectively reduce the STMD motion as well as building responses compared to the conventional hybrid controller. In addition, it is shown that the control performance of the STMD is superior to that of the sample TMD and comparable to an active TMD, but with a significant reduction in power consumption.
A semi-active suspension system for a vehicle using an Electrorheological Fluid damper has been studied. Apparent viscosity of ERF(Electrorheological Fluid) can be changed rapidly by applying electric field. The damping force of ER damper can be selectively controlled by employing electric field to the ER fluid domain. This paper deals with a two-degree-of-freedom suspension using the ER damper for a quarter car model. An intelligent control method using fuzzy control with genetic algorithm has been employed to control the damping force of the ER damper. The GA designs the optimal structure and performance of Fuzzy Net Controller having hybrid structure. The designed fuzzy net controller has been compared with the skyhook type controller for a quarter car model. The computer simulation results show that the semi-active suspension with ER damper has a good performance in the sense of ride quality with less vibration for ground vehicle.
본 연구에서는 지진하중을 받는 인접한 건물의 진동제어를 위한 준능동 제어장치의 제어성능을 검토하였다. 준능동 제어장치로는 MR 감쇠기를 사용하였다. MR 감쇠기로 연결된 인접한 건물을 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지제어알고리즘을 사용하였다. MR 감쇠기로 연결된 인접한 건물의 제어시 한쪽 건물의 응답을 저감시키는 것은 다른 한 쪽 건물의 응답을 증가시키는 효과를 가져온다. 따라서 연결된 건물의 제어는 서로 상충되는 특성이 있기 때문에 다목적 최적화문제로 귀결된다. 따라서 본 연구에서는 다목적 유전자알고리즘을 사용하여 MR 감쇠기를 제어하는 퍼지제어알고리즘을 최적화하였다. 수치해석을 통하여 준능동 MR 감쇠기를 이용한 인접건물의 연결제어효과를 검토하였고 매우 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
인접건물 사이에 감쇠기 형태의 에너지 소산장치를 설치하고 연결함으로써, 지진 응답을 줄이고 내진 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대하여 연구를 수행하였다. 서로 인접한 건물 간의 진동제어를 위하여 준능동 MR 감쇠기를 이용하는 퍼지 제어기법을 제시하고, MR 감쇠기의 감쇠력 조절을 시간에 따라 제어할 수 있도록 제시한 방법으로 제어기를 설계하였다. 제시한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 수치모사를 수행하였으며, 다양한 역사지진의 지진응답 해석을 통해서 비제어시, 수동제어 및 준능동 퍼지제어 등에 대한 최대응답을 비교 분석하였다. 수치모사 결과 제시한 방법은, 다양한 주파수 성분을 가진 여러 가지 지진에 대해 매우 효과적인 제진 성능을 보이는 것으로 나타났다.
This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.121-126
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2006
In the recent years, the development of computer-controlled suspension dampers and actuators has improved the trade-off between the vehicle handling and ride comfort, and has led to the development of various damper control policies. The skyhook control is an effective control strategy for suppressing vehicle vibration. In this study, a fuzzy skyhook control is proposed and tuned by a genetic algorithm to improve ride comfort. The proposed fuzzy skyhook control is applied to a quarter-car model in order to compare its performance with continuous skyhook suspensions. To obtain optimized fuzzy skyhook control, scale factors and in-out membership functions are tuned by a genetic algorithm. The simulation results show that the fuzzy skyhook control offers more effective suspension performance over the continuous skyhook control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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