结构磁流变阻尼器半主动控制近年来成为结构振动控制研究的热点课题。传统的结构振动控制算法通常要求建立精确的动力学模型,而实际结构的数学模型很难确定。为此,本学位论文对不依赖计算模型的结构磁流变阻尼器模糊半主动控制进行了深入研究。建立了美国LORD公司的SD-1000型磁流变阻尼器的Simulink模型,便于移植,实用性好,可直接用于结构半主动控制仿真。采用改进的BP神经网络和ANFIS智能方法对所建立的阻尼器模型进行正模型和逆模型智能辩识研究,达到了较好的辩识效果。分别基于LQR最优控制和瞬时最优控制算法提出了Sigmoid clipped-optimal半主动控制策略,根据控制力与阻尼力之差的大小相应地调节控制电压,避免了开关控制策略带来的“颤振”,更好地发挥了磁流变阻尼器的耗能特性。由振动机理出发,以尽快返回到平衡位置为控制原则,从位移速度相互关系中寻找模糊控制规则,推理出模糊控制力。该模糊力可以让多种作动器来执行,有较强的通用性。提出采用模糊半主动控制策略来确定磁流变阻尼器的控制输入电压。此模糊控制策略机理明确,可以替代传统的clipped-optimal半主动控制器,根据阻尼力和控制力适当地调节控制电压,使阻尼力迅速地跟踪控制力,达到模糊半主动控制的目的。仿真研究表明,本文提出的模糊半主动控制效果接近LQR最优控制。针对模糊控制中固定量化因子容易导致控制盲区产生的现象,研究了变论域参数在线调整自适应模糊控制的机理,设计了参数自调整伸缩因子。将该伸缩因子应用于速度电压和位移电压模糊半主动控制取到了较好的效果。