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82 篇 会议

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2 篇 振动控制
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机构

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2 篇 北京大学
2 篇 哈尔滨工业大学
2 篇 中国人民解放军91...
2 篇 北京理工大学

作者

4 篇 穆瑞楠
4 篇 赵海峰
4 篇 罗刚
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语言

82 篇 中文

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排序：

基于PSO优化SVM的斜拉索振动加速度时间序列预测研究

基于PSO优化SVM的斜拉索振动加速度时间序列预测研究

引用

第十五届全国结构振动与动力学学术研讨会暨第三届全国冲击及防护工程学术研讨会

作者：时云飞刘小锋冯少玉冯志敏宁波大学海运学院

针对斜拉索振动加速度监测数据非线性特点,提出一种粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的时间序列预测建模方法。斜拉索振动试验模型往往是动力模型,需满足相关动力问题的相似条件,基于相似原理,以浙江某斜拉桥中最外侧斜拉索结构为参考... 详细信息

针对斜拉索振动加速度监测数据非线性特点,提出一种粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的时间序列预测建模方法。斜拉索振动试验模型往往是动力模型,需满足相关动力问题的相似条件,基于相似原理,以浙江某斜拉桥中最外侧斜拉索结构为参考,按1:27.88缩比设计斜拉索试验模型,求出与实际斜拉索相似频率。通过测取该模型在激振状态下的前5阶频率,并与理论模型前5阶频率进行对比分析,得出所设计斜拉索试验模型的平均误差仅为2.9126%,具有较高的可靠性。同时,将斜拉索试验模型、传感器系统、数据采集及处理系统相结合,搭建斜拉索试验平台,得到正弦激励频率2.5Hz、电流2.5mA、5mA工况下斜拉索中点振动加速度数据。通过选定每种工况下的1000个加速度数据,并将其的训练样本分三组作为输入,同时利用群体智能粒子群算法,通过多次迭代寻找支持向量机(SVM)中相关参数的最优解来建立斜拉索振动加速度的时间序列预测模型,并与支持向量机建立斜拉索振动加速度的时间序列预测模型做对比分析。结果表明,在正弦激励频率2.5Hz、电流2.5mA、5mA两种工况下,粒子群算法优化支持向量机建立的斜拉索加速度时间序列预测模型均方根精度误差与SVM建立的时间序列预测模型相比,其精度误差最大减少了65.75%,拟合效果好,满足实际工程应用需要。

关键词：斜拉索粒子群算法支持向量机加速度信号预测模型

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平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

平稳随机载荷的信号特征提取与深度神经网络识别

引用

第十五届全国结构振动与动力学学术研讨会暨第三届全国冲击及防护工程学术研讨会

作者：杨特梁舒雅康在飞杨智春西北工业大学航空学院结构系

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作... 详细信息

工程结构受到平稳随机载荷作用时,常常因动载荷频带范围覆盖结构的固有频率引起结构共振,从而引发结构振动破坏和疲劳失效等。准确识别结构所受的动载荷,掌握结构所处的动载荷环境,对于工程结构的动强度设计、校核与结构健康检测等工作,具有重要的作用。传统的动载荷识别方法往往直接从频域振动方程出发,用系统矩阵求逆解算出动载荷列阵,但这些方法需要结构精确的动力学模型,而对于复杂的工程结构,其精确结构动力学模型的建立往往并不容易,导致传统动载荷识别方法在实际应用中的局限性。同时,宽频平稳随机载荷的时域识别也一直是结构动载荷识别领域的一个难题。针对以上问题,本文的主要工作分为三个部分:第一部分对于线性结构,依据"动载荷—动响应"关系的线性叠加原理,提出了利用小波变换将其分解为多层次的特征信号样本的思路,并通过公式推导,获取了经分解后各层次的动载荷特征信号样本与其对应层次的动响应特征样本之间存在的确定性物理关系;在此基础上,提出了采用LSTM神经网络搭建特征信号样本之间的相关关系,从而实现利用平稳随机响应样本的各层次特征信号,识别平稳随机载荷样本的各层次特征信号,再利用所识别动载荷样本的特征信号重构出待识别时域平稳随机载荷的样本的动载荷识别方法;第二部分利用LTI三自由度振动系统进行了方法的可行性验证与抗噪能力考察,经计算得到,未添加噪声的动载荷样本识别结果与真实载荷样本曲线的相关度高达99.15%,均方差值相对误差为0.06%。分别对测试动响应样本添加5%、10%和15%的白噪声并进行动载荷识别,经计算,存在5%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为98.70%,均方差值相对误差为3.37%,PSD置信度为98.99%;存在10%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为96.54%,均方差值相对误差为7.16%,PSD置信度为97.30%;存在15%测量噪声时,动载荷样本识别结果与真实载荷样本的相关度为93.76%,均方差值相对误差为15.27%,PSD置信度为92.24%。验证本方法具有良好的识别能力和抗噪能力;第三部分采用一个受两点平稳随机激励的加筋壁板实验模型进行方法的工程适用性实验验证,分别进行5～500Hz带宽的两点平稳随机载荷识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于5%;进一步讨论方法的适用性,分别对频带范围为5-200Hz的宽带随机动载荷和频带范围为90-100Hz的窄带随机动载荷进行识别,经计算所得,对于宽带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于95%,均方值相对误差低于10%;对于窄带随机动载荷进行识别,两点的识别曲线历程相关度均高于98%,均方值相对误差低于3%。数值仿真和实验结果均表明,采用本文所介绍的动载荷识别方法可以利用先进的人工智能技术建立基于数据驱动的代理模型,从而避免了建立待识别结构精确数学模型的困难;同时,针对平稳随机载荷识别问题提出了从时域角度的识别办法,相较于频域识别方法,时域识别结果更加直观,也能够提供更多动载荷的有效信息;相较于现有基于神经网络的动载荷识别方法,经理论推导证明,本方法具有更加充足的原理支撑性,且基于特征信号样本的动载荷识别降低了神经网络模型拟合关系的复杂程度,进一步降低了对于数据集的完备度和神经网络的泛化能力要求,提高了方法的泛化性能。

关键词：平稳随机载荷小波变换深度神经网络动载荷识别

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