智能控制算法及其用于结构振动控制的实践
土木工程结构减震控制方法综述
土木工程结构减震控制方法综述摘要：随着我国经济的迅速发展，以及不断加速的城市化，中国的土建工程也日益增多，其规模也日益扩大。
地震灾害是一种具有突发性、随机性的自然灾害，对人们的生命和财产构成了极大的威胁。
在人类不可避免的自然灾难面前，我们只能提高建筑的防震性能。
本文着重对土建结构减振技术进行了分析，以期为今后相关的工程建设提供参考。
关键词：土木工程；结构减震；控制方法由于我国建筑高度不断提高，使用轻型建筑材料，导致结构刚性大幅度下降，难以抵御突发的地震。
结构减震控制技术是一种具有高度科学性和技术性的应用科学，采用减震控制技术进行结构设计，可以有效地减少地震反应，降低建筑的抗震等级，减少建筑的整体成本。
减震控制的关键在于采用隔震、耗能、外力施加、结构动态特性等措施来减少结构的地震响应，从而保证结构本身的安全性。
1结构减震控制概述结构减震控制是指在建筑物的基础上，通过增强结构局部的强度和变形来改善其抗震性能，是一种行之有效的减震措施。
在建筑物的某些特殊位置安装某种控制装置、机构或种子结构，在结构发生振动时，主动或液力振动会被动地对结构进行动态或动态特性的影响，以减少结构的振动响应，并对其进行控制，达到减少结构在强烈动力荷载作用下的响应，提高其稳定性，保证结构安全。
根据地震响应谱，我们知道，随着时间的推移，它的加速度响应谱会越来越小，而低矮建筑的刚度越大，它的响应时间也就越短，在地震发生的时候，它的加速度就会变得更快，如果我们采取相应的措施来增加它的拉长周期，使它离开场地的最佳周期，使它的基频总是在一个更高的频率范围之外，这样就可以有效地减小它的加速度。
2土木工程结构减震控制方法研究现状2.1土木工程结构减震主动控制主动式阻尼器、主动支撑系统、主动牵引系统是目前土木工程结构减振的三大技术。
主动控制是指当工程结构受到较大的震动时，通过外部能量的作用，对其进行相应的辅助动力，进而实现对结构的减振。
该控制系统由作动器、传感器、控制器三部分构成，能够实时地改变控制力的输出方向，以确保工程结构的稳定性。
振动控制原理
振动控制原理
振动控制原理指的是通过对振动系统进行控制，降低或消除系统的振动，并使系统能够稳定工作的技术原理。
在振动控制中，一般会采用控制器和执行器来实现振动的监测和抑制。
振动控制的基本原理是通过合适的控制算法，根据振动系统的输入输出关系，对系统进行有针对性的控制，从而达到减小系统振动幅度和频率，提高系统的稳定性和运行效率的目的。
振动控制的核心思想是通过调节系统的力、位置或速度等参数，使系统的振动能量减小或分散到其他影响较小的频段中。
常见的振动控制方法包括被动控制和主动控制。
被动控制是指通过连接阻尼器、减振器等被动元件来消耗和分散振动能量，从而减小系统振动的幅度。
被动控制通常适用于频率固定的振动问题，而对于频率变化较大或需要更加精确的控制问题，主动控制则是更为有效的方法。
主动控制是指通过对系统输入信号进行实时调整和控制，实现对系统振动的主动抑制。
主动控制通常需要使用传感器来监测系统的振动状态，然后通过控制器对执行器进行控制，对系统进行实时调整。
主动控制方法通常包括PID控制、自适应控制、模糊控制等。
振动控制的应用领域非常广泛，包括工程结构防振、车辆振动控制、航空航天、机器人、医疗设备等。
振动控制可以降低噪声、提高系统的稳定性和寿命，同时也可以提高系统的运行效率和精度。
尽管振动控制领域存在一些挑战，如控制算法的设
计、系统模型的准确性、实时性等问题，但随着技术的不断进步，振动控制技术在各个领域的应用前景仍然非常广阔。
浅议建筑结构振动控制
55科技资讯科技资讯S I N &T NOLOGY I NFORM TI ON 2008NO .27SC I ENCE &TECH NO LOG Y I NFOR M A TI O N 建筑科学1建筑结构振动控制概述自从1972年美籍华人J P T Ya o 提出了土木工程结构控制的概念以来,结构控制的研究从理论、实验到实际应用等方面得到了突飞猛进的发展。
随着现代都市建设的飞速发展,高层建筑和高耸结构不断涌现。
在地震和风荷载作用下,高层建筑的受迫振动使得结构上居住的人有严重的不舒适感,甚至造成结构损伤直至破坏,危害结构的安全性。
传统的抗震结构体系是通过增强结构本身的性能来“抗御”地震作用的,即由结构本身储存和消耗地震能量,以满足结构的抗震设防要求。
但由于人们尚不能准确的估计结构未来可能遭遇的地震的强度和特性,而按传统方法设计的结构其抗震性能不能具备自我调节与自我控制的能力,因此在这种不确定性的地震作用下,结构很可能不满足安全性的要求,而产生严重破坏,甚至倒塌,造成重大的经济损失和人员伤亡。
结构振动控制是指利用传统的控制方法或智能控制理论,在结构特定部位设置某种控制装置、或某种机构、或某种子结构或施加处力,改变或调整结构的动力特性和动力作用,以减小结构振动反应的技术。
结构振动控制系统的基本部件为传感器、处理器和作动器。
传感器感受外部激励和结构状态的变化信息;处理器接受这些信息并依据一定的控制算法计算所需的控制信号;作动器则产生的所需的控制力并作用于结构。
2结构振动控制发展在学术研究日益深入的同时,结构振动控制的工程应用在过去的30多年的时间中也取得了较大进步,特别是在日本、美国、加拿大、新西兰等经济发达国家,其中日本处于领先地位。
目前,日本安装控制装置的建筑物已达600多栋,其中安装主动和半主动控制装置的建筑物有20多栋,安装隔震装置的有500多栋,其余的为其他被动控制装置。
与上述国家相比,我国在结构震动控制的工程应用方面的差距很大,已安装控制装置的建筑物的数量极其有限,其中又以隔震装置比较常见。
伺服系统中的振动控制技术
伺服系统中的振动控制技术伺服系统的振动问题严重影响系统的精度和可靠性。
因此，振动控制技术在伺服系统的设计和应用中日益受到关注。
本文将介绍伺服系统中的振动问题和振动控制技术。
一、伺服系统的振动问题伺服系统的振动问题是由于机械结构和电气控制系统的复杂性导致的。
机械结构的振动问题主要包括机械刚度、不平衡质量、摩擦和运动惯量等因素引起的振动。
而电气控制系统的振动问题主要与转矩控制、电流控制和速度控制等因素有关。
在伺服系统中，振动问题的表现主要包括质量、速度和位置误差的波动，并会导致机械声响、能耗增加和寿命缩短等负面影响。
因此，必须采取振动控制技术来解决这些问题。
二、1. 模型预测控制模型预测控制是一种基于预测模型的控制方法，它通过预测未来状态来确定控制策略，以实现对系统的控制。
在伺服系统中，模型预测控制方法可以减少振动和噪声，提高系统响应速度和精度。
2. 自适应滤波自适应滤波是一种基于信号处理的振动控制方法，它可以通过对振动信号的滤波处理来减少振动干扰。
在伺服系统中，自适应滤波方法可以有效减少系统中的振动，提高系统的控制精度。
3. 模态分解模态分解是一种将振动信号分解为几个互相独立的模态信号的方法，以便更好地理解和控制振动。
在伺服系统中，模态分解可以降低系统振动、提高控制精度和可靠性。
4. 非线性控制非线性控制是一种基于非线性系统动力学过程的控制方法，它可以实现对伺服系统振动和误差的有效控制。
在伺服系统中，非线性控制方法可以提高系统的响应速度和精度，减少振动和噪声。
5. 智能控制智能控制是一种基于人工智能算法的控制方法，它可以通过学习系统动力学和环境信息来实现自适应控制。
在伺服系统中，智能控制方法可以提高系统的控制精度和可靠性。
三、总结伺服系统中的振动问题是一个复杂的问题，需要综合应用机械结构、电气控制和信号处理等多种技术来解决。
各种控制方法在不同的应用场景和控制对象都有各自的优点和局限性，需要充分考虑实际情况选择合适的方法。
智能控制理论及其应用-第一章概述
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
国际智能自动化学会(International Society Of Intelligent Automation，简称ISIA) 筹委会主席是模糊数学与模糊系统 的创始人L．A．Zadeh教授。筹委会第一次会议已于1995 年10月在加拿大温哥华召开。她的成立将在世界范围内对于 推动智能自动化的研究起到促进作用。 我国也十分重视智能控制理论和应用的研究。1993年在 北京召开了“全球华人智能控制与智能自动化大会”，1994年 在北京和沈阳召开了智能控制两个学术会议，1995年中国智 能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会在天津 召开。
1.2 智能控制的产生及其发展
（1）智能控制的孕育
1966年，Mendel进一步在空间飞行器的学习控制系统 中应用了人工智能技术，并提出了“人工智能控制”的概 念。 1967年，Leondes和Mendel首先正式使用“智能控制” 一词，并把记忆、目标分解等一些简单的人工智能技术用 于学习控制系统，提高了系统处理不确定性问题的能力。 这就标志着智能控制的思想已经萌芽。
1.3 传统控制与智能控制
智能控制的产生来源于被控系统的高度复杂性、高度不 确定性及人们要求越来越高的控制性能，可以概括为，智能 控制是“三高三性”的产物，它的创立和发展需要对当代多种 前沿学科、多种先进技术和多种科学方法，加以高度综合和 利用。 因此，智能控制无疑是控制理论发展的高级阶段。
1.4 智能控制理论的主要特征
1.2 智能控制的产生及其发展
（3）智能控制的发展
美国《IEEE控制系统》杂志1991、1993～1995年多次发 表《智能控制专辑》，英国《国际控制》杂志1992年也发表了 《智能控制专辑》，日文《计测与控制》杂志1994年发表了 《智能系统特集》，德文《电子学》杂志自1991年以来连续发 表多篇模糊逻辑控制和神经网络方面的论文；俄文《自动化与 遥控技术》杂志1994年也发表了自适应控制的人工智能基础及 神经网络方面的研究论文。 如果说智能控制在80年代的应用和研究主要是面向工业过 程控制，那么90年代，智能控制的应用已经扩大到面向军事、 高技术领域和日用家电产品等领域。今天，“智能性”已经成为 衡量“产品”和“技术”高低的标准。
FXLMS算法用于压电柔性结构多通道振动控制
２１ ０ １年 ４月
振 动 、 试 与 诊 断 测
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ａｉｎ， ｅ ｓ ｒｍ ｅ ｔ＆ Ｄｉｇ ｏ ｉ ｏ ｒ ａ ｆＶｉ ｒ ｔ ｏ Ｍ ａｕ ｅ ｎ ａ ｎ ｓｓ
Ｖｏ】 ３１ Ｎｏ．２ ．
Ａｐｒ ２０ ． １１
Ｆ ＭＳ算 法 用 于 压 电柔 性 结 构 多 通 道 振 动 控 制 ’ ＸＬ
知与 外激 扰信 号相 关 的参考 信 号 ， 同时 多通 道 控制 器结构 设计也 相对 复杂 。本文 在简要 描述压 电元件 工 作机理 的基 础上 ， 于 Ｆ Ｉ 基 Ｘ ＭＳ算 法过 程 ， 重分 着 析 了 多通道 自适 应滤 波 前馈 控制 方 法 ， 以及 受控 通 道 模 型参数 辨识 策 略 ， 给 出详 细 的控制 器设 计 结 并 构 图 。在此基 础上进行 实验模 型对 象设计 和实验环 境 开发 ， 用 在线辨 识 方法 获得 实 验结 构 受控 通道 采
愈加严 重 ， 如航 天器太 阳能帆板 结构 ， 轨运行 期问 在 必须保证 很高 的运行精度 。由于这类结 构具有 低刚 度小 阻尼 、 固有频 率较低 和低频模 态密集 的特点 ， 同 时太 空环境 又无外 阻 ， 因此 极 易受 到 扰 动影 响而 发
生振动 。 常规技术方 法难 以达到控 制要求 ， 由此机 敏 结 构 的 研 究 成 为 解 决 上 述 问 题 的 重 要 方 向Ｄｚ。 － ３ Ｃ ａ ｌｙａ 早分 析了梁与 压 电片之 间的作 用情况 ， ｒｗ ｅ ｃ最 ？ 开辟 了以分 布式 压 电陶瓷作 为驱动 器的结 构振动 主 动控制研 究 方 向 ， 后新 的研 究成 果 不 断 出现 ］ 此 。 就 控制方 法与 控制 律设 计 而 言 ， 乎涉 及 到现代 控 几 制理 论 的所有 分 支 ， 如极 点 配置 、 优控 制 、 诸 最 自适 应控 制 、 棒控 制 、 糊 控制 、 习控 制 与智 能控 制 鲁 模 学 等＿ ， ８ 由于 自适应 控 制对 系 统参 数变 化 具有 较好 的 ｊ 适应性 ， 而在研究 进程 中得到 广泛采用 ＿ 。 从 ｇ ］ 当前 ， 自适 应 滤 波前馈 控 制 方法 在机 敏结 构 振 动主动控 制研究 中获得 积极 关注 ［ 尤 其用 滤 波一 １ ， Ｘ 最 小 均 方 （ｉｅｅ — ｅ ｓ ｆｔｒｄＸ ｌａｔ ｌ ｍｅ ｎ ｑ ａｅ 简 称 ａ ｓ ｕ ｒ ， Ｆ ） 法进 行 控 制器 设计 ， ＸＩ ＭＳ 算 具有 控 制 修正 速 率 高 、 非平稳 响应适应 能力强 ， 对 并能够 较快跟 踪结构 参 数 及 外 扰 响 应 变 化 的 特 性 ， 足 之 处 在 于 需 要 预 不
PID智能控制智能算法及其应用
PID智能控制智能算法及其应用PID控制是一种利用比例、积分和微分来调节系统输出的控制算法。
它是一种经典控制算法，应用广泛且成熟，被广泛用于自动控制领域。
PID算法的原理是通过获取系统的误差（即期望值与实际值之间的差异）并将其乘以比例增益、积分时间和微分时间来计算控制输出。
比例增益决定了输出变化与误差之间的比例关系，积分时间是误差积累的时间长度，微分时间是误差变化的速率。
PID控制算法的应用非常广泛，包括但不限于以下几个方面：1.工业过程控制：在工业生产中，PID控制算法常用于温度、压力、液位等参数的控制。
利用PID控制算法，可以保持这些参数在设定值附近稳定运行，提高生产效率和产品质量。
2.机器人控制：在机器人控制中，PID算法可以用于控制机器人的位置、速度和力量等参数。
通过PID控制算法，可以实现机器人的精准控制，提高机器人操作的准确性和稳定性。
3.交通信号控制：在交通系统中，PID控制算法可以应用于交通信号灯的控制。
通过根据交通流量和道路拥堵情况来实时调节信号灯的时长，可以优化交通流量，减少拥堵和排队时间。
4.飞行器控制：在航空航天领域，PID控制算法被广泛用于飞行器的姿态控制和稳定控制。
通过PID控制算法，可以使飞行器保持平稳飞行和准确操控，提高飞行器的安全性和飞行品质。
5.智能家居：在智能家居系统中，PID控制算法可以应用于温度和湿度等参数的控制。
通过PID控制算法，可以实现室内环境的自动调节，提高生活舒适度和节能效果。
除了传统的PID控制算法，还有一些改进的智能PID控制算法也被提出和应用。
例如模糊PID控制算法将模糊逻辑与PID控制结合，使算法对非线性和模糊系统具有更好的适应性和鲁棒性。
遗传算法优化PID控制算法则通过遗传算法进行参数优化，提高控制系统的性能。
总之，PID智能控制算法及其应用广泛而成熟，通过对系统误差的反馈以及比例、积分和微分的调节，可以实现多种系统的稳定控制和优化控制。
振动控制-主动、半主动
目录0．前言 (1)0．1 结构振动控制研究与应用概况 (1)1．结构振动主动控制、半主动控制 (2)2．结构振动控制分类 (3)3．各类控制系统构造及性能 (4)3．1 结构振动主动控制概述 (4)3．1．1 主动控制控制原理 (5)3．1．2 加力方式及加力位置 (7)3．1．3 控制装置 (8)3．2 结构振动半主动控制概述 (8)4．结构振动主动控制、半主动控制算法 (11)4．1 主动控制算法 (12)4．1．2 几种算法的简单介绍 (13)4．2 半主动控制算法 (21)4．3 智能控制算法 (22)5．结构主动、半主动控制系统分析方法及设计方法 (24)5．1 主动控制系统的最优控制力设计与分析 (25)5．1．1 主动控制系统的最优控制力设计 (25)5．1．2 主动最优控制力和受控反应特征分析 (26)5．2 结构主动变阻尼和智能阻尼控制系统的最优控制力设计与分析 (30)5．2．1半主动最优控制力设计 (31)5．2．2系统反应分析 (36)5．3 结构主动变刚度控制系统的最优控制力设计与分析 (37)5．3．1主动变刚度最优控制力设计 (37)5．3．2系统反应分析 (40)6．结构振动主动控制、半主动控制系统的工程应用 (41)6．1 AMD控制系统的工程应用 (41)6．2 结构主动变刚度控制系统的工程应用 (41)6．3 结构主动变阻尼控制系统的工程应用 (42)6．4 其他结构振动控制系统的工程应用 (42)7．研究展望 (43)7．1 结构振动主动控制、半主动控制的研究与发展方向 (43)7．2 结构振动控制的有待研究的问题 (43)8．结语 (43)参考文献 (44)主动控制、半主动控制综述0．前言0．1 结构振动控制研究与应用概况结构振动控制技术与传统的依靠结构自身强度、刚度和延性来抵抗地震作用的做法不同，通过在结构中安装各种控制装置，从而达到减小结构地震反应、保障结构地震安全的目的。
浅谈压电智能材料在结构减振控制中的应用
研究探讨 Research300 浅谈压电智能材料在结构减振控制中的应用邓尚久（湖北建艺风工程设计有限公司， 湖北 荆州 434000）中图分类号：G322 文献标识码：A 文章编号1007-6344（2020）04-0300-01摘要：近年来随着我国建筑行业的飞速发展，各种建筑结构逐渐向大型化、低刚度的柔性结构发展，而柔性结构在外界荷载作用下会产生较大幅度的振动，严重影响结构的正常使用功能。
为此，本文介绍了各种压电材料分类特点、基本工作原理、压电方程以及压电材料在结构减振控制中的减振方法，并回顾了目前压电智能材料在减振控制中的应用现状。
关键词：压电材料；压电方程；减振控制方法0 引言压电材料是一种新型的智能材料，它具有正、逆压电效应，即在受到外界荷载激励时会在材料表面会形成正负相反的电荷，电荷量的大小与外界施加激励成正比，当外界激励消失时，材料又处于不带电状态。
基于压电材料独特的正逆压电效应，将其作为传感器与作动器，直接布置在结构表面进行振动控制，缩减了振动控制时的中间环节，从而大幅提高控制效率。
1 压电材料的分类及特点从压电材料被发现以来，其种类也得到了极大地丰富。
目前主要包括压电陶瓷、压电单晶、压电聚合物、压电纤维复合材料等。
其中压电陶瓷与压电纤维复合材料作为两种重要的智能控制材料在振动控制中得到了越来越多的应用。
压电陶瓷是人工制造的多晶压电材料，1954年B·Jaffe 等人发现了具有良好的压电性能锆钛酸铅固溶体（PZT），由于其加工方便、价格低廉、灵敏度高、响应速度快等优点的被广泛的应用于大功率换能器、宽带滤波器和各类压电传感器[1]。
目前国内外利用压电陶瓷（PZT）进行减振控制方面的研究也已取得较为丰富的成果[2-3.]。
压电纤维复合材料是1996年由美国国家航空在基于复合材料的原理制作而成，因其压电性能好，柔韧性高被广泛地应用于结构振动控制、结构健康监测等领域。
Fiore 和Daniel 等将压电纤维复合材料用于单层和双层复合材料板的振动主动控制模拟实验上，结果表明压电纤维复合材料对结构振动有较明显的减振效果；Agrawal 和Brij 等利用压电纤维复合材料的压电效应，对船体的弯曲振动进行了主动控制，结果表明，压电复合材料能较好的减小船体的弯曲振动。
移动机器人结构设计
移动机器人结构设计一、引言随着科技的快速发展，机器人技术不断取得新突破，其中，移动机器人的发展尤为引人注目。
移动机器人的应用场景广泛，包括但不限于服务型机器人、工业自动化、无人驾驶、智慧城市等领域。
结构设计是移动机器人设计的重要组成部分，其决定了机器人的运动性能、稳定性和耐用性。
本文将对移动机器人的结构设计进行深入探讨。
二、移动机器人的基本结构移动机器人通常由以下几部分组成：1、运动系统：包括轮子、履带、足等运动部件，用于实现机器人的移动。
2、控制系统：包括电机、驱动器、控制器等，用于驱动运动部件，控制机器人的运动轨迹和速度。
3、感知系统：包括摄像头、激光雷达、GPS等感知设备，用于获取周围环境信息，为机器人提供导航和定位数据。
4、计算系统：包括计算机主板、处理器、内存等，用于处理感知数据，做出决策，控制机器人的运动。
5、电源系统：包括电池、充电器等，为机器人的运行提供电力。
三、移动机器人的结构设计要点1、轻量化设计：为了提高机器人的移动性能和续航能力，需要尽量减轻机器人的重量。
因此，应选择轻质材料，优化结构设计，减少不必要的重量。
2、稳定性设计：机器人在移动过程中需要保持稳定，避免因摇晃或震动导致结构损坏或数据丢失。
因此，需要设计合适的支撑结构和防震措施。
3、耐用性设计：考虑到机器人的使用寿命和维修需求，结构设计应便于维护和更换部件。
同时，应考虑材料和部件的耐久性，确保机器人在恶劣环境下的正常运行。
4、适应性设计：由于应用场景的多样性，机器人的结构应具有较强的适应性。
例如，在复杂地形或狭小空间中，机器人需要具备爬坡、过坎、越障等能力；在无人驾驶领域，机器人需要具备快速反应和灵活避障的能力。
因此，结构设计应具有足够的灵活性和可扩展性，以满足不同场景的需求。
5、安全性设计：考虑到机器人与人或其他物体的交互，结构设计应确保安全性。
例如，应避免尖锐的边缘和突出的部件，以减少碰撞风险；在感知系统中加入安全预警机制，避免潜在的危险情况。
转子动力学分析中的振动控制策略
转子动力学分析中的振动控制策略转子动力学是机械工程中一个重要的研究领域，涉及到转子系统的振动分析和控制。
在许多工程应用中，转子系统的振动控制是至关重要的，因为振动会影响机械系统的性能、寿命和可靠性。
因此，研究人员一直在寻找有效的振动控制策略来减小或消除转子系统的振动。
在转子动力学分析中，振动控制策略可以分为两类：被动控制和主动控制。
被动控制是指通过改变系统的结构或参数来减小振动。
例如，可以通过增加转子轴的刚度或增加轴承的阻尼来减小转子的振动。
被动控制策略相对简单，但其效果有限，只能在某些特定条件下起作用。
相比之下，主动控制策略更加复杂，但也更加灵活和有效。
主动控制是指通过在系统中引入控制器来主动干预振动，以实现振动的控制。
主动控制策略可以根据系统的实时状态进行调整，从而更好地适应不同的工作条件和振动要求。
在转子动力学分析中，主动控制策略主要包括模态控制、自适应控制和智能控制等。
模态控制是一种基于模态分析的振动控制策略，通过控制系统的模态参数来减小振动。
自适应控制是一种基于反馈控制的振动控制策略，通过实时调整控制器的参数来适应系统的变化。
智能控制是一种基于人工智能技术的振动控制策略，通过学习和优化算法来实现振动的控制。
在实际应用中，振动控制策略的选择取决于许多因素，如系统的复杂性、可行性和成本。
对于一些简单的转子系统，被动控制策略可能已经足够满足振动要求。
但对于一些复杂的转子系统，主动控制策略可能更加适用，因为它可以根据系统的实时状态进行调整，从而更好地控制振动。
除了振动控制策略的选择，转子动力学分析中还需要考虑振动传感器和控制器的设计和实现。
振动传感器用于实时监测转子系统的振动状态，可以采集振动信号并传输给控制器。
控制器根据振动信号进行分析，并根据预定的控制策略生成相应的控制信号，从而实现振动的控制。
总之，转子动力学分析中的振动控制策略是一个复杂而重要的研究领域。
通过选择合适的振动控制策略，可以有效地减小转子系统的振动，提高机械系统的性能和可靠性。
电动机的噪声与振动控制技术
电动机的噪声与振动控制技术一、引言电动机在现代工业生产中发挥着重要的作用，然而，其噪声和振动问题常常给工作环境和人体健康带来不利影响。
因此，电动机的噪声与振动控制技术对于提高生产效率和保障工作环境质量具有重要意义。
二、电动机噪声控制技术1. 噪声源分析电动机噪声的产生源自多个方面，例如电磁噪声、机械振动噪声和风扇噪声等。
准确分析噪声源是控制电动机噪声的基础。
2. 结构优化与减振措施通过电机结构的优化设计，如合理设计定子、转子和外壳等部件，减少振动传递路径，从而降低噪声的辐射功率。
同时，采取减振措施，如增加垫片或减震材料等，可以有效降低振动的传递和辐射。
3. 降噪材料的应用降噪材料的应用是电动机噪声控制的常见方法之一。
通过在电机结构中添加吸声材料或隔声材料，可以有效吸收和隔离噪声，减少噪声的辐射。
4. 控制电机电磁噪声电磁噪声是电动机噪声的主要成分之一。
为了控制电磁噪声，可以采取一系列措施，如选择合适的电机绕组参数、降低电机电磁辐射等。
三、电动机振动控制技术1. 振动源分析电动机振动的原因可以归结为电机内部不平衡、松动、轴承故障等多种因素。
对振动源进行准确分析可以有针对性地进行控制。
2. 动平衡技术动平衡技术是控制电动机振动的有效方法之一。
通过在转子上添加平衡块，或在转子与轴之间增加调节垫片，可以消除转子的不平衡，降低振动。
3. 轴承优化与维护轴承故障是电动机振动的常见原因之一。
通过合理选择和使用轴承，进行定期维护和润滑，可以有效减小振动的产生。
4. 减振技术应用减振技术的运用可以有效降低电动机振动。
例如，通过在电机底座和地面之间设置减振装置，如减振块或减振脚等，可以有效隔离振动传递路径，减小振动的传递和辐射。
四、电动机噪声与振动控制综合技术1. 综合噪声与振动控制策略电动机的噪声与振动通常是相互关联的。
结合噪声和振动的特点，综合运用前述的噪声和振动控制技术，制定合理的综合控制策略。
2. 智能控制技术应用随着智能化技术的发展，智能控制技术在电动机噪声和振动控制中的应用日益普遍。
智能控制算法及其在结构振动控制中的应用
Ｋｅ ｒ ｓ ｎ ｅｌｇ ｎ ｎｔｏ ｌ ｏ ｉｈ ；ｆ ｚ ｙ ｒａ ｏ ｉ ｇ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ：ｉ ｔｌｉｅ ｔｃ ｏ ｒ ｌａ ｇ ｒｔ ｍ ｕ ｅ ｓ ｎ ｎ ；ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏｒ ；ｇ ｎ ｔｃ ａ ｇ ｉ ｍ ；ｓｒ ｃｕ — ｋ ｅ ｅｉ ｌｏｒｔ ｈ ｔ ｔ ｒ ，欧进 萍
（． 尔 滨 工 业 大 学 土 木 工 程 学 院， 黑 龙 江 哈 尔 滨 １０９ ；２北 京 工 业 大 学 建 筑 工 程 学 院 ． 北 京 １哈 ５００
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１０ ￣） ００
摘 要 ： 本 文 首 先 概 述 了智 能 控 制 理 论的 形 成 、 发 展 及 主 要 内 容 ， 其 中着 重 介 绍 了智 能 控 制 领 域 中 的 三 个 研 究 热 点 ：模 糊 逻 辑 、 神 经 网 络 、 遗 传 算 法 的研 究 现 状 和 发 展 方 向 ： 其 次 ，详 细 地 介 绍 了 近 年 来 智 能 控 制 算 法 在
中图分类号 ：Ｐ １． ３５ ３
文献标 识码：Ａ
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简述隔震装置及应用措施
简述隔震装置及应用措施一、隔震控制技术1.隔离控制技术的应用原理与地震反应谱相结合，当周期出现逐渐增大时，加速度反应谱也会逐渐减小，一般会有较大的低层建筑物刚度存在，从而形成较短周期。
当出现地震时，会形成较大的输入加速度，因此，若运用措施则能增大结构基本自振周期，与场地卓越周期原理相结合，使机构的基频得到控制，当超过地震能量高的频段之后，能够将建筑物的输入加速度降低。
同时结合地震反应谱，当周期有增大现象出现时，位移反应谱也会随之增加，当地震出现时，由于建筑物周期进一步增大，不断增加了反应位移，结合阻尼，则不会产生较大反应位置，且会有更好的降低反应加速度的效果形成。
2.常见的隔震装置和使用方法（1）橡胶支座的应用目前使用的隔震橡胶支座主要是由橡胶片和薄片增强钢板粘合硫化加工形成的橡胶支座，容易运用现代橡胶化工技术支座，有较低的水平向刚度存在，且垂直向刚度较高。
在桥梁上运用这种形式的橡胶支座较为常见。
建筑工程和桥梁工程对橡胶支座结构的使用基本一致，有统一的结构动力学要求存在，包括可靠性、耐久性以及防火在内的环境耐受性问题，在地震荷载的作用下，橡胶支座会隔离水平向的运动分量，保持垂直向不懂，所以即能隔离由于地铁或公共交通造成的高频振动，又能对结构产生保护作用，避免地震或其他振动对其造成的伤害现象发生。
（2）铅芯橡胶支座的应用铅芯橡胶支座的形成是在橡胶支座中部圆形孔内将铅进行压入形成的，是橡胶支座改进后的一种措施。
由于铅存在较低的屈服点和较高的塑性变形能力，因此会提升铅芯对支座的吸能能力，使制作有湿度的阻尼产生。
同时又有增加支座初始刚度的特点，存在显著的抵抗风反应和微震的作用。
铅芯橡胶制作不仅存在隔震效果，而且还具有阻尼作用，因此可进行单独使用，无需对阻尼器进行设置，便于隔震系统的组成，使空间得到节省，为施工工作的开展提供便利。
3.性能设计理念所谓性能抗震是设计就是先选定一个标准，将其确定为设计的目标，利用恰当的设计形式与合理的规划与结构选择、比例确定。
人工智能的控制算法及其应用
人工智能的控制算法及其应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为当今的热门话题。
AI不仅令许多科技公司和投资机构在技术和投资方面关注该领域，还产生了广泛的应用。
AI可以被视为是计算机系统中的一种控制算法，其能够模拟人类思维进而实现自主决策。
本文将探讨人工智能的控制算法和其在各个领域中的应用。
一、人工智能的控制算法介绍人工智能的控制算法主要由传统的控制理论和机器学习技术相结合。
传统的控制理论主要利用数学模型和控制器来实现对系统的精确控制，机器学习技术则是通过历史数据来训练算法，进而使其能够做出预测和决策。
控制算法的构造通常包括两个主要方面：模型和控制器。
模型是对系统的数学描述，通常由微分方程或离散方程表示。
控制器可以被视为是人工智能的核心，控制器能够根据历史数据和当前输入来进行计算并判断输出结果。
目前较为常用的控制算法有反馈控制、前馈控制和组合控制三种。
在反馈控制中，系统的当前状态与期望状态之间的误差被测量并与一组预定义的控制参数一起反馈到控制器。
控制器利用此信息并对系统进行调整，直到误差为0或趋于0。
前馈控制则是用未来状态的信息来控制系统，从而预测和纠正任何即将发生的偏差。
组合控制是反馈控制和前馈控制的结合，能够更好地控制系统。
二、人工智能在各个领域中的应用1. 医疗保健随着医疗数据的增长，人工智能在医疗保健领域的应用日益广泛。
人工智能可用于计算机辅助诊断、影像学和流行病学研究等方面。
在计算机辅助诊断方面，人工智能可以通过深度学习和神经网络识别复杂疾病。
在影像学方面，人工智能可以对MRI和CT图像进行高效分析。
此外，人工智能也可用于规划医疗保健政策和改善医疗保健质量。
2. 智能制造人工智能在制造业中的应用日益普及，对于生产效率爆棚的工厂而言，它能够提高生产线的自适应性和灵活性。
人工智能能够检测到特定设备故障，可自动识别生产线上的问题并做出调整。
此外，它还能够帮助制造企业优化生产计划和提高供应链的效率。
振动控制技术现状与进展
进展
近年来，随着科学技术的不断进步和创新，振动控制技术在理论研究和实际 应用方面都取得了一些重要进展。
在理论方面，研究人员利用数值模拟和实验方法对复杂结构的振动特性进行 了深入研究，建立了更加精确的数学模型和算法，为振动控制技术的进一步发展 提供了重要的理论支撑。
在实际应用方面，一些新兴的振动控制技术和产品不断涌现。例如，智能材 料和结构在振动控制领域的应用逐渐受到广泛。智能材料具有自感知、自适应和 自修复等特性，能够根据外部激励进行实时调整，从而有效地减小结构的振动响 应。此外，基于机器学习和人工智能技术的振动控制方法也得到了快速发展，为 更加精细和智能的振动控制提供了新的可能。
3、车辆工程：在车辆工程中，振动控制技术可以有效地提高车辆的舒适性 和安全性。例如，通过在车辆底盘上应用振动控制技术，可以有效地减小车辆的 振动响应，从而提高车辆的舒适性和安全性。
4、机械制造：在机械制造中，振动控制技术可以有效地减小机械设备的振 动响应，从而提高机械设备的精度和使用寿命。
具体案例
航天器在发射、执行任务和返回过程中，面临着多种形式的振动和冲击，如 火箭发动机的振动、大气抖动、着陆时的冲击等。这些振动和冲击可能对航天器 的结构、仪器设备、通信系统等造成不良影响，严重时甚至可能导致任务失败。 因此，航天器振动控制技术的意义在于，通过采取有效的控制措施，降低振动对 航天器的有害影响，从而提高航天器的性能和可靠性。
振动控制技术现状与进展
01 引言
03 具体案例 05 未来展望
目录
02 现状 04 进展 06 参考内容
引言
振动控制技术是用于减少、消除或利用振动现象的一种工程技术。在现代化 的社会中，振动控制技术已经广泛应用于各个领域，如航空航天、土木工程、车 辆工程、机械制造等。随着科学技术的不断发展，振动控制技术也日新月异，本 次演示将介绍振动控制技术的现状、具体应用案例以及近年来的一些进展，并对 未来的发展趋势和前景进行展望。
最小控制合成算法在结构振动控制中的应用
越多 的工程应 用 。
下均 能达 到 良好 的稳定 和鲁 棒性 。图 １ 表示 了
ＭＣ Ｓ控制算 法 的结构 。
结构振动 的控 制 技 术 中， 获 得较 好 的控 制 要
效果 ， 关键 是要 采用 合适 的控制算 法和控制 策略 。
近年来大规 模地 震 不断 发 生 ，０ ８年 汶川 地 ２０ 震 ，０ ９年印 尼地震 都给 人类 带来 巨大 生命 财产 ２０ 损 失 。传统 的结 构设 计主要依 靠提高结构 自身 刚
１ ＭＣＳ参 考模 型 自适 应 控 制算 法
１９ ９０年 Ｓｏ ｎ和 Ｂｎｈｕａｅ等 ｔｔ ｅ ｅｃｏｂｎ 提 出 了
结构 的响应 。 因此 ， 展不 依 赖受 控 结构 参数 发
模 型的控制算 法 和控制 策略是 十分必要 的 。
本文 基 于 “ 小 控 制 合 成算 法 （ Ｓ ” 自 最 ＭＣ ） 的 适 应控制 理论 ， 导 了地 震 反应 自适应 控 制 的基 推
图 １ ＭＣ Ｓ控 制 算 法
本 方程 。提 出了以地 震能量 降低模 型为最优 控制 模 型 ， 用 以 地 震 能 量 降 低 模 型 的 ＭＣ 应 Ｓ控 制算 法 ， 一个三 自由度 受 控 结构 和 天兴 洲 大桥 磁 流 对 变阻尼器 进行仿 真 分析 。
收 稿 日期 ： ０ ００ －７ 修 回 日期 ：０００ － ２ １－４０ ２１－ ０ ６ ７
．
第 ３期
张凯静等 ： 小控制合成算法在结构振动控制 中的应用 最
・７ ７・
（ ）＋ｃ （）＋ （）＝ （ ）＋ （ Ｄ Ｆ ￡ ｓ 川
（） ２ 基 于 ＭＣＳ算 法 的 仿真 分 析 １ 一 。 。
PID智能控制智能算法及其应用
PID智能控制智能算法及其应用PID（比例-积分-微分）智能控制是一种广泛应用于工业领域的经典控制算法，它通过不断调整控制器的输出，使被控对象的输出能够实现目标值。
PID算法的智能化体现在它通过对被控对象的实时状态进行监测和分析，并根据这些信息实时调整控制器的参数，以适应不同的工作环境和工作状态。
PID算法的智能化不仅提高了系统的控制精度和稳定性，还大大减少了系统的运维成本和人工干预。
PID智能控制算法的核心思想是根据被控对象的输出与目标值之间的差异，计算出比例项、积分项和微分项的调整量，然后将这些调整量进行线性组合，作为控制器的输出。
比例项根据当前误差大小进行调整，积分项根据误差的累积情况进行调整，微分项根据误差的变化速率进行调整。
通过不断迭代计算，PID控制器的输出逐渐趋向于目标值，使系统实现闭环控制。
PID智能控制算法的应用非常广泛，涵盖了各个领域的自动化控制系统。
在工业生产过程中，PID智能控制可以用于温度控制、压力控制、流量控制等各种参数的自动调节。
在机器人控制中，PID智能控制可以用于姿态控制、运动控制、路径规划等任务的实现。
在能源领域中，PID智能控制可以用于太阳能光伏系统、风力发电系统的跟踪控制和功率调节。
在智能建筑中，PID智能控制可以用于室内温湿度控制、照明控制等智能化管理。
PID智能控制算法的优点是具有简单、稳定、可靠的特点。
其参数调节过程相对简单，不需要复杂的数学模型和大量的计算资源。
在参数调节方面，可以根据实际情况进行手动调节或者采用自适应调节算法，从而适应不同的工作环境和工作状态。
PID控制算法的稳定性已经得到广泛验证，对于大多数线性和部分非线性系统都能够提供满意的控制效果。
然而，PID智能控制算法也存在一些局限性。
首先，PID控制算法通常只考虑系统当前状态，没有考虑系统的长期状况和未来状态的预测。
其次，对于非线性、时变系统和具有大时延的系统，PID控制算法的性能可能不稳定。
二自由度振动系统的简单主动控制【文献综述】 (2)
文献综述二自由度振动系统的简单主动控制摘要：为了改善车辆的平顺性，本文建立了车辆的二自由度振动模型。
并阐述了振动主动控制中主要控制方法和策略及应用中存在的问题。
同时，介绍了国内的部分学者对振动主动控制方面的研究。
最后，并对其进行了相应的总结。
关键词：二自由度振动主动控制1引言振动主动控制主要应用主动闭环控制，其基本思想是通过适当的系统状态或输出反馈，产生一定的控制作用来主动改变被控制结构的闭环零、极点配置或结构参数，从而使系统满足预定的动态特性要求。
控制规律的设计几乎涉及到控制理论的所有分支，如极点配置、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制以及遗传算法等。
本材料主要参考了《振动主动控制技术的研究进展》、《基于MATLAB的自整定模糊PID控制系统》等论文的相关方法。
21/4单轮车辆模型它是由车身质量ms、车轮质量mt、悬架弹簧刚度ks、车轮刚度系数kt、作动器组成。
其中，xg路面位移，Xb车身位移，Xw车轮位移。
3控制系统简介3.1独立模态空间法独立模态空间法的基本思想是利用模态坐标变换把整个结构的振动控制转化为对各阶主模态控制，目的在于直接改变结构的特定振型和刚度。
这种方法直观简便，充分利用模态分析技术的特点，但先决条件是被控系统完全可控和可观，且必须预先知道应该控制的特定模态。
3.2极点配置法极点配置法也称特征结构配置，包括特征值配置和特征向量配置两部分。
系统的特征值决定系统的动态特性，特征向量影响系统的稳定性。
根据对被控系统动态品质的要求，确定系统的特征值与特征向量的分布，通过反馈或输出反馈来改变极点位置，从而实现规定要求。
3.3最优控制最优控制方法就是利用极值原理、最优滤波或动态规划等最优化方法来求解结构振动最优控制输入的一种设计方法。
由于最优控制规律是建立在系统理想数学模型基础之上的，而实际结构控制中往往采用降阶模型且存在多种约束条件，因此基于最优控制规律设计的控制器作用于实际的受控结构时，大都只能实现次最优控制。
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智能控制算法及其用于结构振动控制的实践
发表时间：2016-07-25T14:37:52.590Z 来源：《电力技术》2016年第4期作者：郝志伟[导读] 本文着重的概述智能控制领域中正在热门研究的模糊算法、人工智能算法和遗传算法等各个研究的方向。
新疆华隆油田科技股份有限公司新疆克拉玛依 834000
摘要：在智能控制的领域里有很多的研究方向可以供科研工作者们进行探索，而在土木工程的领域里结构振动的相关研究方向里，结构振动控制一直都是其中的热点。
本篇文章主要是论述了智能控制算法的有关现状和发展的方向，并且还探讨了目前国内对于智能控制算法及其用于结构振动控制的实践上的发展前景。
总的来说，在某种程度上智能控制算法的不断进化为土木工程的不断发展提供了充分的科学和技术支持，并且目前结构控制的热门研究方向就是结构智能控制【1】。
本文着重的概述智能控制领域中正在热门研究的模糊算法、人工智能算法和遗传算法等各个研究的方向，也会对目前国内的智能控制算法在结构振动控制上的发展进行探讨。
关键词：结构控制；智能算法；模糊推理；人工智能
国内的现代结构主动控制相关研究是在70年代的时候在国内刚刚兴起，目前已处于不断成熟的阶段，在国内的许多机械化的领域之内都十分的成功的应用了现代的控制理论，所以目前的结构控制的相关研究就是这样打下基础的。
通过研究我们可以发现，在抗风和抗震程度上只有结构控制是能够得到的明显有效的效果。
所以在国内的工程学一线领域里，结构控制是一个十分热门的研究方向。
新兴的智能控制系统是一个十分新颖的理论技术，其具有十分强大的对整个局面的控制能力，即使面对复杂的系统操作也能进行有效的运算，容错能力显著，并且对于数学模型的处理能力很精通。
一、智能控制理论的起源
近百年以来各种新式技术不断的被发明发现，日新月异的更新着我们的生活和思想，而近十几年以来高新技术的迅速发展让越来越多的复杂数据需要更为精尖的科学技术理论和设备来进行操作处理，所以人工智能是顺应时代而生的产物。
首次提出将人工智能和自动控制系统有效结合创新了这一领域的研究方向。
从此以后，国内的相关领域便逐渐的转移到智能控制的高阶领域之中。
除此之外，计算机领域的高速发展尤其是微计算机的研发和应用也为智能控制的研究提供了支持【2】。
随着技术的不断进步和研究的逐渐深入，智能控制系统也在不断的完备。
而智能控制算法和相关的智能控制结构也是以这个为基础得以被研究。
二、智能控制发展的相关方向
（一）模糊控制科研者通过制定一系列的控制策略和相关的数据规则总成一个控制规则并加给被操纵者和操作过程就是模糊控制的基本内容。
模糊控制的鲁棒性较强，使用的时候不需要输入和建立具体的模型，在处理时滞或者时变等复杂程度较强的系统时易于给出专家的知识。
然而模糊算法也有其短板，如果模糊处理的操作选择简单的处理时容易出现所控制的品质出现问题不易提高系统的精度，这种较大的局限性导致了模糊控制的系统性缺失。
（二）人工智能算法在某种程度上被称为机器智能的人工智能算法是一门较为边缘性的学科。
通常被研发出来用于进行各种模拟替代人类行为，其研究前景极为广泛，在现阶段的发展范围之内，已经融入了多种学科并且涵盖了极为丰富的人文信息。
并且根据现在科技的发展程度来看，其算法具有极强的可靠性和独立性。
在进行运算的时候并不需要十分详细的具体参数数据和抗干扰能力十分了得。
并且将人工智能算法用于产品的设计时，对于产品的设计整体性能都有更好的提升，其科学性设计理念和运算方式都对产品研发的效率大有裨益。
（三）优化算法优化算法是结合新式理论发展起来的应用前景十分广泛的热门研究，优化算法的出现成功的解决了神经网络应用中的短板和不足，对于神经网络的高效学习的有关算法和拓扑结构的优化设计的改善起到了十分关键的地步。
而优化算法中的遗传算法是其中发展较为领先的方向。
其通过模拟生物本身拥有的搜索功能和自身的优化算法，建立了一套独特的机制。
现阶段的科研者们也在逐步的采用将遗传算法逐步的与神经网络控制和模糊控制相结合，通过将这三种各有优势和长处的智能控制算法相互取其长处的融在一起，在性能上既可以将模糊算法的推理规则和隶属的函数结构进行优化，还可以让神经控制算法的计算量得到有效的减少，对于实时控制的应用能够起到有效的实践作用【3】。
三、结构振动控制的实践
我国在早期就已经开始运用神经网络于智能控制的研究中，并且通过研究发现在非线性的建模中，神经网络算法的实际应用具有很强的作用。
并且在近些年以来随着我国工业技术的不断革新，工业管理体系也在逐步的发展。
在传统的研究方法之中，科研工作者们常常将神经网络和模糊算法的部分研究方向结合在一起，而在隶属函数的获取上应用更为广泛【4】。
采用遗传算法来对隶属函数的参数进行操作节，可以较好的获得理想的实验数据。
到目前为止的国际上的结构振动控制相关的研究之中，智能控制一直是持续获得关注的研究热点。
而目前，在无数科学家和相关科研人员们的努力之下，已经成功的将现代控制理论成功的转变为智能控制理论，该理论融合了大量的模糊识别和人工智能相关的理论知识，并且这一理论已经总结出了一系列成果例如结构智能控制等。
近些年来由于智能控制系统的研发不断在进步，引起了我国许多社会部门和机械研究学科的相关领域的注意。
例如在工业化生产中的油田开采就是极为重要的一项，所以现阶段国内的油田自动化技术与之前相比进步很大，尤其是油田自动化监控系统。
在具体的生产运作中都是各个系统相互独立进行运作，但是彼此之间又是联系密切，共同组成一个完整综合的管理系统。
基本上是可以实现从开采之前的数据采集研究到最后的生产管理都能在有效的自动体系之下进行运作【5】。
除此之外还能实现数据的实时更新，方便企业对完成对数据库的完全掌握。
而这些技术的革新，都会使油田的管理方式更加科学化和符合人工智能技术的要求，并且最终会带领着我国的油田工业在迈向更好更快发展的道路上，稳定前进。
而现目前也有许多学者也对此提出了切实有效的研究策略和实验结果，例如以张顺宝为带头人的科研小组就实现了通过为结构的主动控制系统提供了时间差以便于能够缩短时迟的问题等。
结语：
本文通过对智能控制的相关发展方向和研究现状进行了详尽的概述，尤其是在结构振动控制的相关应用中的前景讨论的较多。
就目前国内的研究方向和研究程度而言，神经网络在面对进行未知的系统操作问题时，优势十分明显，其自主的学习能力极强并且能都广泛的适用于各个方面，基本上可以达到能够独立的进行数据的操作而不需要依赖任何的数学模型；而在智能控制算法发展早期时，模糊控制是其相关的研究热点，在进行模糊控制的操作时并不需要知道知道精准的模型，只要一部分的相关数据就可以很快的解决系统的不确定性控制问题；尽管在智能控制算法不断发展至今以来，由模糊算法逐渐的演变精进到神经网络的应用，其二者在某种程度上是具有相同的性能，但是具体的应用之中又有各自不同的特点。
神经网络的自主学习能力极强，如果能将二者充分发挥各自的特长结合到引一起，就能在未来的研究热点中取得领先地位。
参考文献：
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[3]黄全振. 压电智能结构自适应滤波振动主动控制研究[D].上海大学,2012.
[4]李辉.人工智能算法在自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2015,07:189.
[5]徐健.电气自动化技术在油田生产中的应用[J].油气田地面工程,2015,02:26-28.。