【摘要】：分析了帶有外部輸入的線性/非線性自回歸模型一般表達(dá)式(GNARX)與Volterra級(jí)數(shù)模型的相似之處,以及GNARX模型與帶外部輸入的自回歸模型(ARX)之間的內(nèi)在聯(lián)系。根據(jù)GNARX模型結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了一種基于參數(shù)離差率的結(jié)構(gòu)剪枝算法,并用于模型結(jié)構(gòu)辨識(shí),通過(guò)數(shù)據(jù)仿真,驗(yàn)證了方法的可行性和有效性。最后,將GNARX模型結(jié)合提出的結(jié)構(gòu)辨識(shí)方法,應(yīng)用于鋼板的損傷識(shí)別。結(jié)果顯示,基于參數(shù)離差率的結(jié)構(gòu)剪枝算法辨識(shí)GNARX模型結(jié)構(gòu),其損傷識(shí)別精度最高,體現(xiàn)了GNARX模型及其結(jié)構(gòu)剪枝算法應(yīng)用于結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的優(yōu)越性。
[Abstract]:The similarities between the general expression (GNARX) and the Volterra series model for linear / nonlinear autoregressive models with external inputs are analyzed, and the internal relationship between the GNARX model and the autoregressive model with external inputs (ARX) is analyzed. According to the structural characteristics of GNARX model, a structural pruning algorithm based on parameter deviation ratio is proposed and applied to model structure identification. The feasibility and effectiveness of the method are verified by data simulation. Finally, the GNARX model combined with the proposed structural identification method is applied to damage identification of steel plates. The results show that the structural pruning algorithm based on parameter deviation rate can identify the structure of GNARX model with the highest precision, which shows the superiority of GNARX model and its structural pruning algorithm in structural damage identification.
【作者單位】： 東南大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗(yàn)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305176;51575101) 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃資助項(xiàng)目(KYLX_0097) 東南大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助(中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助);東南大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文培育基金資助(3202005717)
【分類號(hào)】：TH17

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

1 李明喜;機(jī)械結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別技術(shù)的研究[J];黃石理工學(xué)院學(xué)報(bào);2005年03期

2 鄧國(guó)際;;基于自由度匹配技術(shù)的簡(jiǎn)支橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[J];軍民兩用技術(shù)與產(chǎn)品;2012年12期

3 劉濟(jì)科,楊秋偉;基于殘余力向量的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別兩步法[J];中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年04期

4 鄒大力,屈福政,孫鐵兵;基于壓縮頻響函數(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2005年05期

5 王國(guó)勝;;小波技術(shù)在起重機(jī)桁架臂結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的應(yīng)用[J];建設(shè)機(jī)械技術(shù)與管理;2010年04期

6 錢小妹;嚴(yán)剛;;基于Bayes定理和μGA的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2011年S1期

7 柯孟龍;;基于光纖光柵傳感和應(yīng)變頻響函數(shù)的機(jī)械結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別[J];機(jī)械制造;2011年10期

8 曹軍宏;韋灼彬;;基于獨(dú)立分量分析和支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別集成算法[J];微計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2011年09期

相關(guān)會(huì)議論文 前1條

1 趙昕;楊文健;;基于連續(xù)小波的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別及定位方法[A];第十屆全國(guó)振動(dòng)理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2011）下冊(cè)[C];2011年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 唐小兵;結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別及數(shù)值模擬[D];武漢理工大學(xué);2004年

2 鄒大力;基于計(jì)算智能的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究[D];大連理工大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 李大偉;一種基于動(dòng)力學(xué)方法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別方法研究[D];中北大學(xué);2005年

，

本文編號(hào)：2445496