摘要:文章从不同角度对结构振动控制进行了分类，介绍了其发展与现状，并对近年来控制理论在结构控制方而的新进展给以综述，最后对有待进一步研究的问题进行了探讨，以促进结构振动控制的研究。
关键词:结构振动控制,自主控制,上木工程结构
结构振动控制是一个应用领域广泛的工程问题。所谓结构振动控制(以下称为结构控制)是指采用某种措施使结构在动力载荷作用下的响应不超过某一限量，以满足工程要求。
结构控制问题是一种多学科交叉的理论与工程问题，其结构类型繁多、控制目标不同、实现手段多样。目前，国内外控制界对这类问题的研究十分重视，有大量的学术论文发表，其中不少新结果得到了实际工程应用。本文旨在对当前结构控制的一此新进展加以综述，并对此有待进一步研究的问题给以归纳。
一、结构控制的特点、发展与现状
(一)按控制对能量需求来划分
从控制对外部能量需求的角度，结构控制可分为:被动结构控制、主动结构控制、混合结构控制、半主动结构控制。除被动控制外，其他三种控制方式中的控制力全部或部分地根据反馈信号按照某种事先设计的控制律实时产生。主动结构控制效果较好，对环境有较强的适应力，但完全依赖外部能源，闭环稳定性比其他方式差。在被动控制中，控制力不是由反馈产生的。其主要优点是:成本低、不消耗外部能量、不会影响结构的稳定性;缺点是:对环境变化的适应力与控制效果不如其他方案。混合控制是指用主动控制来补充和改善被动控制性能的方案。由于混合了被动控制，因此减小了全主动控制方案中对能量的要求。半主动控制中通常包含某种对能量需求很低的可控设备，如可变节流孔阻尼器等作用时所需的外部能量通常比主动控制小得多。一此初步研究表明混合控制与半主动控制的性能大大优于被动控制，甚至可达到或超过主动控制的性能，并在稳定性与适用性方面要优于后者，因此成为当前研究的一个热点。
(二)按结构特性划分
从被控结构的特性划分，结构控制可分为柔性结构控制与刚性结构控制。其中柔性结构包括大型柔性空间结构、大跨度桥梁等;刚性结构则包括武器系统中稳定平台、车辆悬挂系统、多刚体机器人等。对于两类结构控制所用的主动控制设备也不相同，如在柔性结构控制中传感器与执行器常用的智能材料是分布智能材料，如压电材料;而刚性结构控制中传感器与执行器常用的智能材料是电智能材料，如磁致伸缩材料。相应地所研究的控制问题侧重点也有所不同，如柔性结构控制中多研究分布参数系统，在控制器设计时所考虑的是模型简化与控制溢出等问题，波动控制是其中较新提出的一类控制问题。而在刚性结构控制中则较多研究智能材料的非线性与在不同约束下的控制器设计问题。
(三)按控制效果要求划分
精度要求是根据不同的应用而定的。不同的指标决定了不同的控制。如稳定平台，控制目的是消除振动，使平台系统尽可能保持稳定，而在土木结构中，控制目的是减少振动和保证安全，并不要求完全消除振动。
在高精度应用中常采用精密的智能结构，如Stewark六自由度稳定平台，采用T erlenol_D材料，在尺寸与重量方而都较小，在控制器设计时常采取比较复杂的控制策略，以求达到高的控制效果，比如微米级或纳米级精度，而相对地，对控制能量要求不大。相反在一些低精度结构控制中由于被控结构特点往往超大尺寸，超大重量，如高层建筑，控制律则要相对简单，高可靠性，低控制能量。
二、结构振动控制中的一些理论
(一)结构控制中建模与模型简化
建模的目的是建立结构及控制系统在外部动态载荷作用下的动力响应模型，尽量真实地描述整个系统的行为。通常的建模方法有两种: 1)根据牛顿力学原理建立系统的数学模型。对于复杂结构，这类模型往往维数较高或者是分布系统，多用于系统动力学响应分析与对闭环系统的性能评价方而。2)利用系统的输入/输出数据采用控制中的系统辨识算法辨识出系统模型，辨识算法不同，则得到的描述模型也不尽相同。
(二)最优控制问题
1)混合最优控制。通过被动控制可以在一个给定范围内改变结构的质量、刚度与阻尼等参数，进而改变结构的动力学特性。而基于结构原始参数，按照某一准则可设计出具有理想闭环性能的控制器。在保证上述理想闭环系统动态特性前提下，同步进行控制器与结构参数重新设计，就有可能同时优化结构与控制参数，在同样的控制效果下最小化控制能量，即实现“被动与主动控制的最优混合”，得到性能与结构参数满足给定约束的最小能量控制器。如果通过这种优化得到的主动控制器所需能量为零，则对应的最优控制是被动控制。这种最优混合问题可化为凸二次规划问题，数值解的收敛速度快并能保证全局最优解。
2)可行控制。通常的输出或输入约束下的最优控制是在L2范数约束下最小化通常最优控制中的某一标量性能函数，而可行性控制是对输出和输入同时加可行性约束，但并不最小化某个标量性能指标。从这一意义上，可行控制不是最优的，但优点在于易于求得数值解，如利用MATLAB的LMI软件工具箱。
(三)随机控制
在结构模型中，结构动力学特性与外部作用力通常存在着不确定性。此外对结构响应输出测量时，由于柔性结构动力学特性是无穷维的，分散点测量无法对状态进行完全观测，而且存在传感器噪声，因此对结构控制中一此问题的研究需要随机控制理论。
(四)智能控制
在结构控制中，神经元网络除用于辨识结构模型外，也用于结构控制。间接预报学习控制用于大型空间结构中，自适应神经控制用于柔性空间结构振动控制，使用BP算法及随机优化搜索算法训练的神经元网络逼近多自由度结构的逆动态和控制结构响应。
三、有待研究的控制问题
1)控制器设计角度的建模与模型简化:由于结构系统维数高，含有未建模动态特性及参数不确定性等，研究面向低阶鲁棒控制器设计的辨识方法及模型简化技术等问题是具有实际意义的，同时对于含智能材料的结构，由于材料的强非线性，对材料与结构间的非线性相互作用的辨识也需进一步研究。2)研究一些较新的鲁棒控制器设计方法:另外研究基于某类特殊结构(如含磁致伸缩材料的稳定平台)的振动控制机理与鲁棒控制算法等都是有很强的工程应用前景的问题。3)结构控制中的混合控制:不同类型的控制算法集成的研究即混合控制方式目前是控制界极受关注的问题，在结构控制中研究主动与被动控制间的最优混合，具有实际意义的方向。4)许多结构控制问题对于可靠性要求很高，而在正常条件下又无法对整个闭环系统进行实现证实控制方案的正确性，如为提高建筑物的抗震能力而设计的结构控制器。
