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Optimal configuration method of piezoelectric actuator and sensor for cantilever plate vibration control
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资源说明：### 压电致动器与传感器在悬臂板振动控制中的最优配置方法
#### 摘要概览
本文提出了一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的压电传感器与致动器的最优配置方法。对于智能结构而言，主动振动控制性能不仅取决于控制策略，还取决于致动器和传感器的位置、数量以及尺寸等因素。因此，建立了一个基于传感器和致动器最优标准的目标函数，并通过遗传算法获取初步的最优配置方案。最终配置方案是在实验比较所有配置方案后确定的。
#### 关键词解析
- **位置优化**：针对压电传感器和致动器的最佳位置选择。
- **结构振动控制**：利用压电材料实现结构振动的有效控制。
- **遗传算法**：一种模拟自然选择过程的优化搜索算法，用于解决复杂问题。
- **压电悬臂板**：采用压电材料制成的悬臂结构，在振动控制领域有广泛应用。
#### 引言分析
在利用压电智能结构进行主动振动控制时，压电传感器与致动器的数量和位置至关重要，它们直接影响到振动控制效果及系统的实施成本。为了以最少的数量和最佳位置达到最佳的控制效果，如何确定传感器与致动器的位置已成为结构振动控制领域的关键问题之一。
在推动工程应用的过程中，传感器或致动器放置不当可能会导致一系列问题。例如，当它们被放置在不合适的位置时，传感器信号中可能会出现更多未受控模式响应信息，而致动器则可能激发未受控模式响应，从而导致观测或控制溢出，甚至使控制系统不稳定。实际上，确定传感器和致动器的位置是一个优化问题。许多学者对这一问题进行了深入研究，大部分研究集中在如何确定传感器和致动器的放置位置上。
#### 方法介绍
- **目标函数建立**：基于传感器和致动器的最优标准，建立了目标函数，用以量化配置方案的好坏。
- **遗传算法应用**：使用遗传算法来搜索满足特定条件的传感器和致动器配置方案。该算法通过模拟自然界中的进化过程（如选择、交叉、变异等），逐步迭代寻找最优解。
- **实验验证**：通过对不同配置方案的实验比较，最终确定了最优配置方案。实验结果表明，所提出的配置方案在振动控制性能方面表现良好，证明了这种方法的可行性和有效性。
#### 结论
本文介绍的方法为压电传感器与致动器在悬臂板振动控制中的最优配置提供了一种新的视角。通过结合遗传算法，实现了传感器与致动器位置的优化选择，从而提高了整体振动控制系统的性能。此外，该方法还可以扩展应用于其他类型的智能结构振动控制中，具有较高的实用价值和发展潜力。
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