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Optimal Neurocontroller for Nonlinear Benchmark Structure / Kim, Dong-Hyawn in Journal of engineering mechanics, Vol. 130 N°4 (Avril 2004) 

Public ISBD [article]  in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°4 (Avril 2004) . - 424-429 p. Titre : Optimal Neurocontroller for Nonlinear Benchmark Structure Titre original : Neuro- Contrôleur Optimal pour la Structure Non Linéaire de Repère Type de document : texte imprimé Auteurs : Kim, Dong-Hyawn, Auteur ; Spencer Jr., B. F., Editeur scientifique ; Lee, In-Won ; Seo, Seung-Nam, Auteur Article en page(s) : 424-429 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Neural  networks  Structural  control  Nonlinear  systems  Structural  dynamics  Réseaux  neurologiques  Commande  structurale  Systèmes  non-linéaires  Dynamique  structurale Index. décimale : 621.34/624 Résumé : A Neurocontrol method is applied to the nonlinear benchmark control problem. A neurocontroller is trained based on a reduced-order linear design model, then it is used to control a nonlinear evaluation model. In training the controller, a sensitivity evaluation scheme is used and weights are updated by minimizing a cost function. Absolute accelerations directly measured from sensors are used as the feedback signals for the controller. Not only the current step acceleration, but delay signals of sensor readings, are used to enhance the training capability. Numerical examples show that the controlled responses are considerably reduced compared with the uncontrolled case. In conclusion, the possibility of the proposed control algorithm as a candidate for the controller of nonlinear building is shown. Une Neuro- méthode de contrôle est appliquée au problème non linéaire de commande de repère. Un neurocontroller est formé a basé sur un modèle linéaire réduit de conception d'ordre, puis il est employé pour commander un modèle non-linéaire d'évaluation. En formant le contrôleur, un arrangement d'évaluation de sensibilité est employé et des poids sont mis à jour en réduisant au minimum une fonction de coût. Des accélérations absolues directement mesurées à partir des sondes sont employées comme signaux de retour pour le contrôleur. Non seulement l'accélération courante d'étape, mais retardent des signaux des lectures de sonde, sont employées pour augmenter les possibilités de formation. Les exemples numériques prouvent que les réponses commandées sont considérablement réduites comparées au cas non contrôlé. En conclusion, la possibilité de l'algorithme proposé de commande en tant que candidat pour le contrôleur du bâtiment non linéaire est montrée. En ligne : eastlite@kordi.re.kr [article] Optimal Neurocontroller for Nonlinear Benchmark Structure = Neuro- Contrôleur Optimal pour la Structure Non Linéaire de Repère [texte imprimé] / Kim, Dong-Hyawn, Auteur ; Spencer Jr., B. F., Editeur scientifique ; Lee, In-Won ; Seo, Seung-Nam, Auteur . - 424-429 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Journal of engineering mechanics > Vol. 130 N°4 (Avril 2004) . - 424-429 p. Mots-clés : Neural  networks  Structural  control  Nonlinear  systems  Structural  dynamics  Réseaux  neurologiques  Commande  structurale  Systèmes  non-linéaires  Dynamique  structurale Index. décimale : 621.34/624 Résumé : A Neurocontrol method is applied to the nonlinear benchmark control problem. A neurocontroller is trained based on a reduced-order linear design model, then it is used to control a nonlinear evaluation model. In training the controller, a sensitivity evaluation scheme is used and weights are updated by minimizing a cost function. Absolute accelerations directly measured from sensors are used as the feedback signals for the controller. Not only the current step acceleration, but delay signals of sensor readings, are used to enhance the training capability. Numerical examples show that the controlled responses are considerably reduced compared with the uncontrolled case. In conclusion, the possibility of the proposed control algorithm as a candidate for the controller of nonlinear building is shown. Une Neuro- méthode de contrôle est appliquée au problème non linéaire de commande de repère. Un neurocontroller est formé a basé sur un modèle linéaire réduit de conception d'ordre, puis il est employé pour commander un modèle non-linéaire d'évaluation. En formant le contrôleur, un arrangement d'évaluation de sensibilité est employé et des poids sont mis à jour en réduisant au minimum une fonction de coût. Des accélérations absolues directement mesurées à partir des sondes sont employées comme signaux de retour pour le contrôleur. Non seulement l'accélération courante d'étape, mais retardent des signaux des lectures de sonde, sont employées pour augmenter les possibilités de formation. Les exemples numériques prouvent que les réponses commandées sont considérablement réduites comparées au cas non contrôlé. En conclusion, la possibilité de l'algorithme proposé de commande en tant que candidat pour le contrôleur du bâtiment non linéaire est montrée. En ligne : eastlite@kordi.re.kr