Các giải thuật điều khiển hệ cản MRD

Đại Học Quốc Gia TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Y”Z NGUYỄN MINH HIẾU CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ CẢN MRD Chuyên ngành : XÂY DỰNG DÂN DỤNG – CÔNG NGHIỆP Mã số ngành : 60.58.20 LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2007 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS.TS CHU QUỐC THẮNG Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : MUÏC LUÏC Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghóa Việt Nam Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Tp HCM, ngày tháng năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Nguyễn Minh Hiếu Ngày, tháng, năm sinh: 28 -11 -1976 Chuyên ngành: Xây Dựïng Dân Dụng - Công Nghiệp Phái: Nam Nơi sinh:Hải Dương MSHV: 02105499 I TÊN ĐỀ TÀI: CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ CẢN MRD II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Khảo sát mô hình động học phương thức điều khiển hệ cản MRD Khảo sát giải thuật điều khiển bán chủ động dành cho hệ cản MRD So sánh kết đánh giá hiệu sử dụng giải thuật khảo sát III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 05/02/2007 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/07/2007 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS CHU QUỐC THẮNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM NGÀNH CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH PGS.TS CHU QUỐC THẮNG Nội dung đề cương Luận văn thạc só Hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày TRƯỞNG PHÒNG ĐT - SĐH tháng năm 2007 TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH LỜI CẢM ƠN Lời tri ân muốn gửi đến Thầy PGS.TS Chu Quốc Thắng Thầy tận tình hướng dẫn định hướng nội dung trình thực Luận văn tốt nghiệp Sự động viên lời khuyên chân thành, quý báu Thầy giúp vượt qua khó khăn thời gian vừa qua Kế đến, gửi tới Cha Mẹ anh, chị em gia đình lòng biết ơn sâu sắc công lao nuôi dưỡng quan tâm, chăm sóc ân cần Đặc biệt, không nhắc đến với lòng yêu thương Người bạn đời bên cạnh lúc khó khăn Nhân đây, xin chân thành cảm ơn Ban Giám Hiệu, Phòng đào tạo sau Đại Học Trường Đại Học Bách Khoa TPHCM Thầy cô tham gia giảng dạy chương trình Cao Học ngành Xây Dựng Dân Dụng, trang bị cho kiến thức chuyên ngành thực tiễn q giá, thiết thực Cuối chân thành cảm ơn Ban Giám Đốc toàn thể đồng nghiệp Trung tâm Qui hoạch Kiểm định xây dựng Bình Định bạn bè động viên giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi trình học tập thực Luận văn TÓM TẮT LUẬN VĂN Cho đến ngày nay, động đất nguyên nhân gây nên tổn thất không lường trước công trình xây dựng Sự phát triển phương pháp tính kết cấu đại với loại vật liệu cường độ cao cho phép tính toán giảm thiểu thiệt hại môi trường thiên nhiên gây Tuy nhiên, khả tự cản hệ kết cấu nhỏ nên dễ bị hư hại tác động địa chấn Vì vậy, thiết bị điều khiển nghiên cứu ứng dụng để tiêu tán lượng trận động đất, từ giảm đáp ứng kết cấu Một số thiết bị đề xuất để bảo vệ kết cấu cản MR, chúng có nhiều lợi ích như: cần nguồn điện nhỏ, đáng tin cậy giá thành sản xuất thấp Hơn nữa, mô hình động học hệ cản MR dựa vào mô hình tượng trễ Bouc-Wen cho phép dự đoán xác làm việc hệ cản trường hoạt động rộng Luận văn khảo sát thuật giải đơn giản hiệu dành cho kết cấu chịu tác động động đất dùng hệ cản MR Mô hình kết cấu dùng nghiên cứu khung thép tầng (hệ MDOF) chịu bốn trận động đất thực tế: ElCentro, Kobe, Hachinohe, Northidge trận động đất nhân tạo AquakeEarth Hiệu giảm chấn kết cấu tính toán dựa vào năm giải thuật với công cụ trợ giúp Simulink cuûa Matlab: Clipped-Optimal Control, H2/LQG Control, Proposed Fuzzy Control, Gain-Scheduled Fuzzy Control SelfTuning Fuzzy Control Hơn nữa, Luận văn đề xuất tiêu so sánh để đánh giá hiệu giảm đáp ứng kết cấu Thuật giải sử dụng trạng thái hồi tiếp hoàn toàn chuyển vị vận tốc Thuật giải thứ hai sử dụng hồi tiếp gia tốc Thuật giải thứ ba dùng hệ điều khiển mờ với hai biến đầu vào: chuyển vị vận tốc hệ kết cấu Thuật giải thứ tư sử dụng điều khiển mờ gain-scheduled , thay đổi hệ số tỷ lệ biến vận tốc đầu vào theo liệu gia tốc Thuật giải cuối áp dụng hệ điều khiển mờ self-tuning chế suy luận mờ dựa vào cường độ gia tốc chuyển vị kết cấu để tính toán hệ số tỷ lệ biến vận tốc đầu vào Kết cho thấy thuật giải khảo sát hiệu việc giảm đáp ứng kết cấu Hơn nữa, việc tính toán hệ số tỷ lệ biến vận tốc đầu vào theo cường độ gia tốc tăng khả giảm dao động kết cấu nhiều, hai giải thuật điều khiển mờ Gain-Scheduled Self-Tuning cho hiệu giảm chấn lớn giải thuật điều khiển mờ có hệ số tỷ lệ số (Proposed Fuzzy Control) Cuối cùng, hệ cản MR sử dụng thuật giải Self-Tuning Fuzzy Control trình điều khiển hệ kết cấu MDOF chuẩn hiệu so với giải thuật lại việc giảm đáp ứng hệ kết cấu khảo sát với trận động đất thực tế hay nhân taïo ABSTRACT Up to now, Earthquakes are always reasons which cause unanticipated damage in infrastructure The development of modern structural calculation methods and strong materials enable us to minimize damage caused by natural environment However, civil structures have little damping capability and are therefore vulnerable to seismic excitations Control devices have therefore been developed and implemented to dissipate energy from the earthquakes and reduce structural vibrations One of the most promising new devices proposed for structural protection is magnetorheological (MR) fluid dampers, because they have many advantages such as small power requirement, reliability, and low price to manufacture Moreover, a dynamic model of the MR damper based on the Bouc-Wen hysteresis model is shown to be accurate in predicting damper behavior under a wide variety of operating conditions This thesis investigates simple and efficient control algorithms for seismically excited structures using MR dampers Structural model was used in this study was three-storeys steel frame (multi-degree-of-freedom system) under the four actual earthquakes: ElCentro, Hachinohe, Kobe, Northridge and the Artificial Earthquake: AQuakeEarth Seismic reducing effect of structure was calculated relying on five algorithms with Simulink tool of Matlab: ClippedOptimal Control, H2/LQG Control, Proposed Fuzzy Control, Gain-Scheduled Fuzzy Control and Self-Tuning Fuzzy Control The first algorithm with full state feedback of displacements and velocities The second algorithm with acceleration feedback in association The third algorithm proposed was a fuzzy control system with two inputs: structural displacement and velocity The fourth algorithm, referred to as gain-scheduled fuzzy control, varied the velocity input scaling factor according to the incoming ground acceleration The last control scheme designed was a self-tuning fuzzy controller, which uses a fuzzy inference mechanism based on ground acceleration intensity and building displacement to adjust the velocity input scaling factor Results show that the control algorithms investigated were very effective in reducing responses of structures to a very wide range of seismic motions In addition, adjusting the velocity input scaling factor according to ground acceleration intensity was found to considerably improve the controller’s ability to reduce structural vibrations, since both the Gain-Scheduled and the Self-Tuning fuzzy algorithms reduced structural responses more effectively than the fuzzy controller with constant scaling factors Finally, MR damper with the Self-Tuning Fuzzy Control algorithm reduced structural responses more effectively than all other strategies for most of the earthquakes considered MỤC LỤC PHIẾU ĐÁNH GIÁ LUẬN VĂN NHIỆM VỤ LUẬN VĂN LỜI CẢM ƠN TÓM TẮT LUẬN VĂN TỔNG HP HÌNH VẼ TỔNG HP BẢNG BIỂU MỤC LỤC CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Mục đích điều khiển kết cấu 1.2 Cấu trúc hệ thống điều khiển 1.3 Lịch sử sử dụng hệ cản MR giới 1.4 Bảng báo giá số thiết bị MR damper 1.5 Moät số hình ảnh minh họa việc ứng dụng vào thực tế hệ cản MR 1.6 Lịch sử phát triển giải thuật điều khiển hệ cản MR 10 1.6.1 Tình hình nghiên cứu giới 10 1.6.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam 13 1.7 Mục tiêu luận văn 13 1.8 Cấu trúc luận văn 14 CHƯƠNG CÁC MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC VÀ PHƯƠNG THỨC ĐIỀU KHIỂN ĐỘNG HỌC HỆ CẢN MR 16 2.1 Sơ lược cấu trúc hệ cản MR 16 2.1.1 Cơ chế hoạt động chất lưu MR .16 2.1.1.1 Thành phần cấu tạo 16 2.1.1.2 Cơ chế hoạt ñoäng .16 2.1.1.3 Đặc điểm bật 17 2.1.2 Cấu tạo chung hệ cản MR .18 2.2 2.1.2.1 Cấu tạo chung 18 2.1.2.2 Một số hệ cản MR dùng giới 19 Các mô hình động học hệ cản MR .20 2.2.1 Mô hình Bingham 20 2.2.2 Mô hình Gamota Filisko 23 2.2.3 Mô hình Simple Bouc-Wen 24 2.2.4 Moâ hình hiệu chỉnh Bouc-Wen 26 2.2.5 Ứng xử mô hình động lực học trường từ biến thiên .28 2.2.6 Kết luận lựa chọn .29 2.3 Phương thức điều khiển động học hệ cản MR 30 2.3.1 Các dạng phương trình mô tả chuyển động hệ kết cấu 30 2.3.1.1.Phương trình chuyển động dạng vi phân truyền thống 30 2.3.1.2.Phương trình chuyển động dạng không gian- trạng thái 31 2.3.2 Phương thức điều khiển động học hệ cản MR .33 CHƯƠNG CÁC THUẬT GIẢI ĐIỀU KHIỂN HỆ CẢN MR 36 3.1 Đặt vấn đề 36 3.2 Thuật giải Clipped-Optimal Control 36 3.2.1 Sơ đồ điều khiển kết cấu theo thuật giải “Clipped-Optimal Control” 37 3.2.2 Qui luật điều khiển 37 3.2.3 Thiết kế điều khiển tối ưu 39 3.3 3.2.3.1 Đặt vấn ñeà 39 3.2.3.2 Thiết kế cụ thể 40 Thuật giải H2/LQG Control .43 3.3.1 Sô đồ nguyên lý thuật giải “H2/LQG Control” 43 3.3.2 Thuật giải H2/LQG dành cho hệ cản MR 44 Chương – Ứng dụng mô thuật giải điều khiển hệ cản MR n: tổng số tầng hệ kết cấu khảo sát, m: tổng số bước thời gian phân tích, H ires : hiệu giảm đáp ứng yếu tố res tầng thứ i, reskcontr : đáp ứng (về yếu tố res) hệ kết cấu điều khiển bước thời gian thứ k, reskuncontr : đáp ứng (về yếu tố res) hệ kết cấu không điều khiển bước thời gian thứ k, • Tiếp theo, hiệu giảm đáp ứng trung bình theo tổng số trận động earth (%) xác định sau: đất yếu tố res H res q earth H res (%) = ∑H j =1 floors res , j × 100% q (4.13) Trong đó: q: tổng số trận động đất khảo sát, floors H res , j : hiệu giảm đáp ứng trung bình theo số tầng yếu tố res khảo sát trận động đất thứ j • Từ đó, hiệu giảm đáp ứng trung bình cuối H(%) xác định sau: ∑H ×w H(%) = ∑w earth res res × 100% (4.14) res Trong đó: res chuyển vị max, vận tốc max, gia tốc max, độ lệch tầng max lực cắt tầng max wres trọng số tương ứng yếu tố res Trang 114 Chương – Ứng dụng mô thuật giải điều khiển hệ cản MR • So sánh giá trị H(%) vừa nhận để đưa lựa chọn tối ưu 4.7.3 p dụng tiêu đề xuất vào Luận văn Theo (4.12), Luận văn lập thành bảng kết (4.24)÷(4.28) sau: Bảng 4.24 Bảng giá trị H resfloors (%) (yếu tố res chuyển vị max) Trận động đất SemiLQR SemiH2/LQG SemiFuzzy SemiFST SemiFGS ElCentro 74.70 64.93 71.98 73.45 75.57 Kobe 52.06 54.31 54.65 54.13 54.06 Hachinohe 76.49 63.63 77.52 77.55 77.56 Northidge 38.65 15.31 39.36 44.66 36.49 AQuakeEarth 70.30 64.69 69.73 69.75 69.73 Bảng 4.25 Bảng giá trị H resfloors (%) (yếu tố res vận tốc max) Trận động ñaát SemiLQR SemiH2/LQG SemiFuzzy SemiFST SemiFGS ElCentro 63.87 66.26 62.34 64.46 65.82 Kobe 69.13 59.60 66.10 68.19 67.46 Hachinohe 85.33 75.39 87.27 87.25 87.30 Northidge 49.98 41.12 48.95 52.64 48.05 AQuakeEarth 71.99 65.58 71.33 71.50 71.40 Bảng 4.26 Bảng giá trị H resfloors (%) (yếu tố res gia tốc max) Trận động đất SemiLQR SemiH2/LQG SemiFuzzy SemiFST SemiFGS ElCentro 58.53 56.83 63.17 67.16 66.23 Kobe 56.49 42.24 61.12 59.37 63.48 Hachinohe 61.10 44.61 86.62 86.62 86.62 Northidge 44.66 6.99 42.86 57.16 41.69 AQuakeEarth 71.52 62.00 71.05 71.22 71.16 Baûng 4.27 Bảng giá trị H resfloors (%) (yếu tố res độ lệch tầng max) Trận động Semi- Semi- Trang 115 Semi- Semi- Semi- Chương – Ứng dụng mô thuật giải điều khiển hệ cản MR ñaát LQR H2/LQG Fuzzy FST FGS ElCentro 55.81 54.87 53.97 58.80 58.00 Kobe 51.59 52.15 50.19 52.38 51.65 Hachinohe 62.08 57.10 62.97 63.10 63.18 Northidge 40.63 28.40 33.44 42.40 38.94 AQuakeEarth 68.97 64.31 68.37 68.44 68.40 Bảng 4.28 Bảng giá trị H resfloors (%) (yếu tố res lực cắt tầng max) Trận động đất SemiLQR SemiH2/LQG SemiFuzzy SemiFST SemiFGS ElCentro 58.38 54.94 56.41 61.35 61.30 Kobe 51.98 52.18 50.22 52.39 51.67 Hachinohe 72.89 55.38 73.61 73.75 73.76 Northidge 31.68 17.02 23.88 34.73 29.75 AQuakeEarth 69.22 64.24 68.63 68.64 68.62 Theo (4.13), Luận văn lập thành bảng kết (4.29) sau: earth (%) Bảng 4.29 Bảng giá trị H res SemiLQR SemiH2/LQG SemiFuzzy SemiFST SemiFGS Chuyển vị max 62.44 52.57 62.65 63.91 62.68 Vận tốc max 68.06 61.59 67.20 68.80 68.01 Độ lệch tầng max 55.82 51.37 53.79 57.03 56.04 Gia tốc max 58.46 42.53 64.96 68.31 65.84 Lực cắt tầng max 56.83 48.75 54.55 58.17 57.02 Tên đáp ứng (res) p dụng công thức (4.14) với trọng số wres chọn nhau, nghóa đáp ứng đánh giá quan trọng nhau: wcv = wvt = wgt = wdl = wlc = (100%) Khi công thức (4.14) là: H(%) = H cvearth × wcv + H vtearth × wvt + H gtearth × wgt + H dlearth × wdl + H lcearth × wlc wcv + wvt + wgt + wdl + wlc Trang 116 × 100% Chương – Ứng dụng mô thuật giải điều khiển hệ cản MR hay H(%) = H cvearth + H vtearth + H gtearth + H dlearth + H lcearth × 100% (4.15) Theo bảng (4.29) công thức (4.15) Luận văn thu bảng kết (4.30) Bảng 4.30 Bảng giá trị H(%) Tên giải thuật điều khiển Giá trị so sánh H(%) Semi-LQR Semi-H2/LQG Semi-Fuzzy Semi-FST Semi-FGS 60.32 51.36 60.63 63.24 61.92 Như vậy, theo cách thức đánh giá tiêu đề xuất trên, Luận văn nhận thấy thứ tự xếp hiệu giảm chấn thuật giải là: Semi-FST > Semi-FGS > Semi-Fuzzy > Semi-LQR > Semi-H2/LQG Luaän văn tiến hành so sánh với trọng số wres kết nhận giống kết luận Điều giải thích rằng: theo earth (%) lớn tất bảng kết (4.29), thuật giải Semi-FST cho giá trị H res đáp ứng Trang 117 Chương – Kết luận Kiến nghị Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Luận văn thể nghiên cứu tác giả việc khảo sát mô hình động học đánh giá hiệu giảm chấn sử dụng 05 giải thuật điều khiển khác dành cho hệ cản MR mô hình kết cấu MDOF (mô hình Chung et al 1989 thiết kế): Thuật giải Clipped-Optimal Control, Thuật giải H2/LQG Control, Thuật giải Proposed Fuzzy Control, Thuật giải Gain-Scheduled Fuzzy Control Thuật giải Self-Tuning Fuzzy Control Hơn nữa, Luận văn đề xuất tiêu so sánh hoàn toàn để lựa chọn giải thuật điều khiển tối ưu Trong trình nghiên cứu tác giả tiến hành thiết lập 05 chương trình điều khiển mô với 05 giải thuật nêu 08 trường hợp khảo sát Mỗi chương trình thực thi mô với 05 trận động đất khác nhau, có 04 trận động đất thực tế (ElCentro, Kobe, Hachinohe Northidge) 01 trận động đất nhân tạo (AQuakeEarth) thiết lập tác giả với trợ giúp công cụ Matlab R2006a Sau khảo sát số (đáp ứng kết cấu đánh giá theo hai giá trị max rms), Luận văn đưa số kết luận sau: • Hệ cản bán chủ động MR tỏ hiệu việc giảm chấn phải hoạt động trạng thái bị động (Passive-Off) • Tất thuật giải khảo sát cho hiệu giảm chấn (max -rms) tốt, sử dụng để giảm đáp ứng cho hệ kết cấu thực tế Khi so sánh thuật giải điều khiển theo tiêu mà Luận văn Trang 118 Chương – Kết luận Kiến nghị đề xuất, nhận thứ tự xếp hiệu giảm chấn thuật giải là: Semi-FST > Semi-FGS > Semi-Fuzzy > Semi-LQR > Semi-H2/LQG • Sử dụng tiêu so sánh nêu chương 4, đánh giá cách tổng quát khoa học hiệu giảm chấn giải thuật điều khiển khảo sát • Các thuật giải dựa tảng lý thuyết Fuzzy Logic cho hiệu giảm chấn tốt có độ tin cậy cao.Việc cải thiện hoạt động hệ điều khiển mờ thông qua thay đổi hệ số tỷ lệ Kv (trong hai giải thuật Gain-Scheduled Fuzzy Control Self-Tuning Fuzzy Control thay số giải thuật Proposed Fuzzy Control) dựa vào mối quan hệ với cường độ gia tốc thật làm tăng khả giảm chấn hệ kết cấu Ngoài ra, việc sử dụng Fuzzy Reasoning giải thuật Self-Tuning Fuzzy Control làm tăng độ tin cậy đáp ứng thông qua mối quan hệ hệ số tỷ lệ dành cho vận tốc với cường độ gia tốc với chuyển vị tầng Dựa vào kết luận trên, xem xét vấn đề cách tổng quát, Luận văn nhận thấy rằng: áp dụng thuật giải Self-Tuning Fuzzy Control để điều khiển mô hình kết cấu MDOF chuẩn Chung et al đề xuất hiệu giải thuật lại việc giảm đáp ứng hệ kết cấu tác động từ trận động đất thực tế hay nhân tạo 5.2 Kiến nghị Các giải thuật khảo sát chứng tỏ hiệu giảm đáp ứng cho hệ kết cấu chịu tác dụng trận động đất tốt có khả áp Trang 119 Chương – Kết luận Kiến nghị dụng vào thực tế Tuy nhiên, thời gian có hạn nên Luận văn chưa sâu vào nghiên cứu mục tiêu sau đây: • Cần có trình kiểm tra thực nghiệm để đánh giá kết từ giải thuật cách đầy đủ bước đầu trình ứng dụng vào thực tế • Luận văn bước đầu khảo sát với tải động đất theo phương Trong thực tế có nhiều loại tải động có tính phức tạp tải gió (trong công trình cao tầng), tải xe chạy, hay tải máy móc,… Và hiệu giảm chấn giải thuật nêu có nhiều thay đổi so với kết đạt Luận văn • Căn vào phân tích chương 4, để loại trừ hạn chế điều khiển dựa vào suy luận mờ, cần phải sử dụng kỹ thuật tối ưu (chẳng hạn giải thuật di truyền - genetic algorithms) ưu điểm Neural Network kết hợp với Fuzzy Logic Việc kết hợp nhằm điều chỉnh tối ưu điều khiển mờ Khi kết hợp Neural Network với Fuzzy Logic tạo giải thuật tiên tiến Neuro-Fuzzy Control hoạt động theo chế học hỏi óc người Trong đó, trận động đất nhân tạo (tương tự AquakeEarth) sử dụng để tạo liệu ban đầu cho việc học hỏi Để thực điều cần có khoảng thời gian phù hợp • Hệ kết cấu MDOF mà Luận văn khảo sát bước đầu mô hình tương đối đơn giản so với thực tế, đồng thời dùng hệ cản MR Tuy vậy, mô hình phức tạp nhiều so với mô hình SDOF Với mô hình thực tế điều khiển mờ phải có nhiều biến đầu vào phải tăng thêm số qui luật mờ Muốn thực điều cách đầy Trang 120 Chương – Kết luận Kiến nghị đủ tương đối xác, đòi hỏi hệ kết cấu phải lắp đặt thêm nhiều hệ cản MR phải xét đến ma trận vị trí đặt thiết bị cản phức tạp Khi phát sinh ảnh hưởng qua lại hệ cản MR Nghóa mô hình khác phức tạp cần đề xuất giải Trang 121 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, (2006) “Lý thuyết điều khiển mờ”, NXBKH-KT [2] Timothy J.Ross, (1997) “Fuzzy Logic with Engineering Applications”, McGraw-Hill, Inc, Singapore [3] Clough S.H., Penzien J., (1993) ” Dynamics of Structures”, Second Edition, McGraw–Hill Inc., New York [4] Nguyễn Đức Thành, (2004) “Matlab ứng dụng điều khiển”, NXB ĐHQG TP.HCM [5] Lê Văn Thắng, (2005) “Khảo sát khả giảm chấn thiết bị MR Damper dựa lý thuyết điều khiển mờ”, Luận văn Thạc Sĩ, Trường ĐHBK TP.HCM [6] Lê Trường Giang, (2006) “Phân tích hiệu giảm chấn hệ cản bán chủ động ER với giải thuật khác nhau”, Luận văn Thạc Sĩ, Trường ĐHBK TP.HCM [7] Dyke S.J., (1996) “Acceleration Feedback Control Strategies for active and semi active Control systems: Modelling, Algorithm Development, and experimental Verification”, Ph.D Thesis, Department of Civil Engineering and Geological Sciences, University of Notre Dame, Notre Dame, Indiana [8] Sang-Won Cho, (2004) “Simple Control Algorithmms for MR Dampers and Smart Passive Control System”, Doctoral Thesis, Department of Civil and Environmental Engineering , Korea Advanced Institute of Science and Technology [9] B.F Spencer Jr., S.J Dyke, M.K Sain and J.D Carlson, (1996) “Modeling and Control of Magnetorheological Dampers for Seismic Response Reduction”, ASCE Journal of Engineering Mechanics, August [10] B.F Spencer Jr., S.J Dyke, M.K Sain and J.D Carlson, (1996) “Phenomenological Model of a Magnetorheological Damper”, ASCE Journal of Engineering Mechanics, March 10 [11] Laura M Jansen and Shirley J Dyke, (1996) “Semi-Active Control Strategies for MR Dampers:A Comparative Study”, ASCE Journal of Engineering Mechanics, Vol 126, No 8, pp.795–803 [12] B.F Spencer Jr., S.J Dyke, M.K Sain and J.D Carlson, (1998) “An Experimental of MR Dampers for Seismic Protection”, Smart Materials and Structures: Special Issue on Large Civil Structures [13] B.F Spencer, Jr and Michael K Sain, (1997) “Controlling Buildings: A New Frontier in Feedback”, IEEE Control Systems Magazine on Emerging Technology, Vol 17, No 6, pp 19–35, December 1997 [14] Dyke, S.J., Spencer Jr., B.F., Quast, P., Sain, M.K., Kaspari Jr., D.C and Soong, T.T, (1994) “Experimental Verification of Acceleration Feedback Control Strategies for An Active Tendon System”, Nat Center for Earthquake Engrg Res., Tech Report NCEER-94-0024 [15] Dyke, S.J., Spencer Jr., B.F., Quast, P., Sain, M.K., Kaspari Jr., D.C and Soong, T.T, (1996) “Acceleration Feedback Control of MDOF Structures”, J of Engrg Mech., ASCE, Vol 122, No 9, pp 907–918 [16] Dyke, S.J., Spencer Jr., B.F., Quast, P., Kaspari Jr., D.C., and Sain, M.K., (1996) “Implementation of an AMD Using Acceleration Feedback Control”, Microcomputers in Civil Engineering: Special Issue on Active and Hybrid Structural Control, Vol 11, pp 305–323 [17] McMahon Scott, Makris Nicos, (1998) “Large scale ER damper for seismic protection”, SPIE, Vol 3045, pp 140-147 [18] C.M.D Wilson; M.M.Abdullah, (2005) “Fuzzy control of magnetorheological dampers in civil structure”, ASCE Structures Congress, New York, NY [19] Kim, S.,and Clark, W.W, (1999), “Fuzzy Logic Semi-active Vibration Control”, Adaptive Structures and Material Systems, 367-372 [20] Wilson, C.M.D and Abdullah, M.M (2005), “Structural Vibration Reduction Using Fuzzy Control of Magnetorheological Dampers”, ASCE Structures Congress, New York, NY [21] Kwon Young W., Bang Hyochoong, (1997) “The Finite Element Method Using Matlab”, CRC Press LLC Phụ lục Thuyết minh 1.1 Một số hình mô điều khiển với trận động ñaát ElCentro CHUYEN VI TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO CHUYEN VI TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1.5 1.5 UnControlled Semi-LQR UnControlled Semi-fuzzySelfTuning Chuyen Vi (cm) Chuyen Vi (cm) 0.5 -0.5 -1 0.5 -0.5 Thoi Gian (s) -1 10 CHUYEN VI TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 1.5 UnControlled Semi-LQG UnControlled Semi-fuzzyGainScheduling Chuyen Vi (cm) Chuyen Vi (cm) CHUYEN VI TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1.5 0.5 -0.5 -1 0.5 -0.5 Thoi Gian (s) -1 10 CHUYEN VI TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 VAN TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1.5 0.4 UnControlled Semi-FUZZY UnControlled Semi-LQR 0.3 Van Toc (m/s) Chuyen Vi (cm) 0.2 0.5 0.1 -0.1 -0.2 -0.5 -0.3 -1 Thoi Gian (s) -0.4 10 Trang 69 Thoi Gian (s) 10 Phuï lục Thuyết minh VAN TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO GIA TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 0.4 15 UnControlled Semi-LQG 0.3 UnControlled Semi-LQR 10 0.2 Gia Toc (m/s2) Van Toc (m/s) 0.1 -0.1 -5 -0.2 -10 -0.3 -0.4 Thoi Gian (s) -15 10 VAN TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 GIA TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 0.4 15 UnControlled Semi-FUZZY 0.3 UnControlled Semi-LQG 10 0.2 Gia Toc (m/s2) Van Toc (m/s) 0.1 -0.1 -5 -0.2 -10 -0.3 -0.4 Thoi Gian (s) -15 10 VAN TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 GIA TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 0.4 15 UnControlled Semi-fuzzySelfTuning 0.3 UnControlled Semi-FUZZY 10 0.2 Gia Toc (m/s2) Van Toc (m/s) 0.1 -0.1 -5 -0.2 -10 -0.3 -0.4 Thoi Gian (s) -15 10 VAN TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 GIA TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO 0.4 15 UnControlled Semi-fuzzyGainScheduling 0.3 UnControlled Semi-fuzzySelfTuning 10 0.2 Gia Toc (m/s2) Van Toc (m/s) 0.1 -0.1 -5 -0.2 -10 -0.3 -0.4 Thoi Gian (s) -15 10 Trang 71 Thoi Gian (s) 10 Phụ lục Thuyết minh GIA TOC TANG DINH-TRAN DONG DAT: ELCENTRO LUC CAT TANG - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 15 4000 UnControlled Semi-fuzzyGainScheduling UnControlled Semi-fuzzySelfTuning 3000 10 2000 Luc cat (N) Gia Toc (m/s2) 1000 -5 -1000 -10 -15 -2000 Thoi Gian (s) -3000 10 LUC CAT TANG - TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 4000 UnControlled Semi-LQR 3000 UnControlled Semi-fuzzyGainScheduling 3000 2000 Luc cat (N) 2000 Luc cat (N) LUC CAT TANG - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 4000 1000 1000 -1000 -1000 -2000 -2000 -3000 2 Thoi Gian (s) -3000 10 LUC CAT TANG - TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 QUAN HE LUC CAN-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 4000 1200 UnControlled Semi-LQG 3000 Semi-LQR 1000 800 600 Luc can (N) Luc cat (N) 2000 1000 400 200 -200 -1000 -400 -2000 -600 -3000 Thoi Gian (s) -800 10 LUC CAT TANG - TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi gian(s) 10 1200 UnControlled Semi-FUZZY 3000 Semi-LQG 1000 800 Luc can (N) 2000 Luc cat (N) QUAN HE LUC CAN-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 4000 1000 600 400 -1000 200 -2000 -3000 1 Thoi Gian (s) -200 10 Trang 72 Thoi gian(s) 10 Phuï lục Thuyết minh QUAN HE LUC CAN-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO QUAN HE DIEN THE-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1200 2.5 Semi-FUZZY Semi-LQG 1000 800 600 Dien The (V) Luc can (N) 400 200 1.5 -200 -400 0.5 -600 -800 Thoi gian(s) 10 QUAN HE LUC CAN-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 QUAN HE DIEN THE-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1000 2.6 Semi-fuzzySelfTuning Semi-FUZZY 800 2.4 600 2.2 Dien The (V) 400 Luc can (N) 200 1.8 1.6 -200 1.4 -400 1.2 -600 -800 0.8 Thoi gian(s) 10 Thoi Gian (s) 10 QUAN HE DIEN THE-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO QUAN HE LUC CAN-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 1200 2.2 Semi-fuzzySelfTuning Semi-fuzzyGainScheduling 1000 800 1.8 Dien The (V) Luc can (N) 600 400 200 1.6 1.4 1.2 -200 -400 -600 Thoi gian(s) 0.8 10 QUAN HE DIEN THE-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO Thoi Gian (s) 10 QUAN HE DIEN THE-THOI GIAN - TRAN DONG DAT: ELCENTRO 2.5 2.6 Semi-LQR Semi-fuzzyGainScheduling 2.4 2.2 Dien The (V) Dien The (V) 1.5 1.8 1.6 1.4 1.2 0.5 0 Thoi Gian (s) 0.8 10 Trang 73 Thoi Gian (s) 10 TÓM TẮT LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Nguyễn Minh Hiếu Ngày tháng năm sinh: 28/11/1976 Địa liên lạc: Nơi sinh: Hải Dương 260 Lê Hồng Phong – TP Qui Nhơn – Tỉnh Bình Định QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Từ năm 1994 đến năm 1999: Học đại học trường ĐH Kiến Trúc TP.HCM Từ năm 2005 đến năm 2007: Học cao học trường ĐH Bách Khoa TP.HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC Từ năm 2001 đến 2007: Trung tâm Qui hoạch & Kiểm định xây dựng Bình Định 98 Mai Xuân Thưởng – TP Qui Nhơn – Tỉnh Bình Định ... TÀI: CÁC GIẢI THUẬT ĐIỀU KHIỂN HỆ CẢN MRD II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Khảo sát mô hình động học phương thức điều khiển hệ cản MRD Khảo sát giải thuật điều khiển bán chủ động dành cho hệ cản MRD So... chương đề cập đến phương thức điều khiển động học để thiết kế điều khiển dùng hệ cản MR • Chương : Các thuật giải điều khiển hệ cản MR Trình bày 05 giải thuật điều khiển hệ cản MR đề xuất, cải tiến... nghiệm số điều khiển tòa nhà cao hệ cản MR đơn Các kết cho thấy hoạt động hệ thống điều khiển phụ thuộc nhiều vào việc chọn lựa giải thuật điều khiển Để đánh giá mức độ hữu ích thiết bị điều khiển