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Hammerstein-Wiener模型参数辨识在结构损伤检测中应用
1
作者 刘雨昊 李少义 +3 位作者 吴坚 陈汉新 王耕 章立恒 《噪声与振动控制》 北大核心 2026年第1期128-133,156,共7页
基于Logistic映射的混沌粒子群算法对Hammerstein-Wiener模型的参数进行辨识,结合辨识结果分析以模型参数表征缺陷程度的可行性。通过分析试件缺陷对于Hammerstein-Wiener模型参数的影响,提出一种基于非线性系统模型参数辨识的结构损伤... 基于Logistic映射的混沌粒子群算法对Hammerstein-Wiener模型的参数进行辨识,结合辨识结果分析以模型参数表征缺陷程度的可行性。通过分析试件缺陷对于Hammerstein-Wiener模型参数的影响,提出一种基于非线性系统模型参数辨识的结构损伤识别方法。在实验中制备不含缺陷、含3 mm深度缺陷和5 mm深度缺陷的试件,通过使用Julight激光测振仪采集试件的“激励-响应”信号数据进行模型参数辨识。辨识结果显示:所建模型在具有较高拟合精度的同时,还具有较高的区分度,可以通过模型参数的差异区分缺陷程度不同的试件。所提出的通过运用非线性系统识别知识进行非线性系统模型参数辨识、缺陷检测的方法具有可行性和直观性,从而为结构损伤检测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 故障诊断 非线性系统识别 损伤检测 HAMMERSTEIN-WIENER模型 混沌粒子群算法
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基于v-gap达到L_(2)最优的EIV模型频域辨识方法研究
2
作者 萧德云 耿立辉 +5 位作者 纪国锋 张益农 农时猛 杨帆 巨辉 刘敏华 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第11期2156-2164,共9页
本文论述一类基于v-gap测度、达到实现L_(2)最优的变量带误差(EIV)模型辨识问题,包括单输入单输出系统的开环与闭环EIV模型辨识和多输入多输出系统的EIV模型辨识.基于v-gap测度就是以扰动模型与逼近模型之间的距离为优化准则,当满足相应... 本文论述一类基于v-gap测度、达到实现L_(2)最优的变量带误差(EIV)模型辨识问题,包括单输入单输出系统的开环与闭环EIV模型辨识和多输入多输出系统的EIV模型辨识.基于v-gap测度就是以扰动模型与逼近模型之间的距离为优化准则,当满足相应的Nyquist缠绕条件时,获得模型辨识的最优解.达到L_(2)最优是指,在L_(2)空间下对扰动的输出和输入频域实验数据进行正交分解,使正规右互质因子描述的系统模型的值空间与系统模型补因子描述的噪声模型的值空间具有正交性,通过优化v-gap测度间接使逼近误差(噪声)达到L_(2)最小.本文所提出的方法为EIV模型辨识提供了一种新的研究途径,同时适用于闭环系统和多变量系统等多种情况下,不需要对系统输入和输出有界噪声的特性做任何假设,可以同时估计获得系统模型和相应的噪声模型,在工程上具有广泛的实用性. 展开更多
关键词 系统辨识 EIV模型 v-gap测度 L_(2)最优准则 频域
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基于LVW-LM-QN 算法的Wiener 系统辨识
3
作者 于淼 汪万里 魏永涛 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期27-35,共9页
Wiener系统由线性动态子系统与静态非线性子系统串联组成,广泛应用于石油、化工等过程工业中,获得Wiener系统的模型具有重要意义.本文针对Wiener系统提出一种基于线性变化权重-列文伯格马夸尔特-拟牛顿(linear variable weight-Levenber... Wiener系统由线性动态子系统与静态非线性子系统串联组成,广泛应用于石油、化工等过程工业中,获得Wiener系统的模型具有重要意义.本文针对Wiener系统提出一种基于线性变化权重-列文伯格马夸尔特-拟牛顿(linear variable weight-Levenberg Marquardt-quasi Newton,LVW-LM-QN)算法的非线性系统辨识方法.将Wiener系统分成两个子系统分别处理,对于线性动态部分,采用规范变量分析(canonical variate analysis,CVA)算法的子空间识别方法进行参数估计;对于非线性静态部分,采用LVW-LM-QN算法进行辨识处理.最后通过数值例子和双储罐系统液位控制的应用案例来评估该方法,仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性. 展开更多
关键词 Wiener系统 子空间方法 LVW-LM-QN算法 神经网络 CVA算法
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用于模型结构和参数联合辨识的共轭梯度追踪辨识方法
4
作者 刘艳君 刘维维 +1 位作者 陈晶 丁锋 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期1981-1989,共9页
如何利用有限量的数据同时辨识系统的结构和参数是辨识实践的一大挑战.本文将共轭梯度优化算法和贪婪算法相结合,提出了一种共轭梯度追踪稀疏辨识方法.首先,将系统模型转化为稀疏参数辨识模型;其次,利用贪婪搜索和共轭梯度优化,挑选并... 如何利用有限量的数据同时辨识系统的结构和参数是辨识实践的一大挑战.本文将共轭梯度优化算法和贪婪算法相结合,提出了一种共轭梯度追踪稀疏辨识方法.首先,将系统模型转化为稀疏参数辨识模型;其次,利用贪婪搜索和共轭梯度优化,挑选并估计非零参数的位置和数值;然后,根据稀疏参数结构获得系统阶次和时滞的估计.仿真实验表明,该方法能够在有限的采样数据条件下,有效地辨识系统的阶次、时滞和参数,且具有迭代速度快、计算量小的特点.与现有的贪婪辨识方法相比,其计算量远小于基于正交匹配追踪的辨识方法,迭代次数低于基于梯度追踪的辨识方法,且模型的精度高于基于梯度追踪的辨识方法. 展开更多
关键词 参数辨识 结构辨识 共轭梯度 共轭梯度追踪
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基于复合激励信号的伺服进给系统频率特性辨识方法
5
作者 祝玉恒 李学伟 +2 位作者 潘广浩 陈玉坤 江鑫 《机床与液压》 北大核心 2025年第24期69-75,89,共8页
机械传动系统中摩擦力等非线性因素的影响会导致系统频率特性辨识结果毛刺多、精度低。为了提高机械传动系统频率特性辨识精度,提出一种基于复合激励信号的系统频率特性辨识方法。在对数扫频信号上叠加一个恒值信号,将复合后的信号作为... 机械传动系统中摩擦力等非线性因素的影响会导致系统频率特性辨识结果毛刺多、精度低。为了提高机械传动系统频率特性辨识精度,提出一种基于复合激励信号的系统频率特性辨识方法。在对数扫频信号上叠加一个恒值信号,将复合后的信号作为辨识所需的激励信号输入到系统的指定位置;采集相应的输入输出数据,基于快速傅里叶变换的数据处理方法对采集的数据进行处理,绘制系统的频域响应曲线。仿真和实验对比结果表明:辨识结果中毛刺产生的主要原因包括机床传动系统中的非线性摩擦力、噪声信号、采样时间和快速傅里叶变换的离散性等,非线性摩擦是产生毛刺的主要原因,对辨识结果的影响最大。相较于传统的单一激励信号辨识方法,基于复合激励信号的系统频率特性辨识方法可以显著减小非线性摩擦力造成的辨识误差,有效提高机械传动系统的频率特性辨识精度,进而为伺服进给系统的控制参数整定和高性能运动控制提供数据支持。 展开更多
关键词 频率特性辨识 复合激励信号 机械谐振 对数扫频信号 快速傅里叶变换
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柔性连杆伺服系统多容惯性PI控制
6
作者 陆泽冲 唐传胜 +2 位作者 王辉 蔡广宇 付志军 《制造业自动化》 2025年第3期33-42,共10页
永磁同步电机驱动柔性连杆机构是一个复杂的强耦合非线性系统,在柔性机械臂、太阳能帆板、自动化生产线等结构轻、自重比高的场合得到广泛应用。柔性环节的存在会产生明显变形,引起谐振、降低系统的精度甚至导致失稳,给系统的建模和控... 永磁同步电机驱动柔性连杆机构是一个复杂的强耦合非线性系统,在柔性机械臂、太阳能帆板、自动化生产线等结构轻、自重比高的场合得到广泛应用。柔性环节的存在会产生明显变形,引起谐振、降低系统的精度甚至导致失稳,给系统的建模和控制增加难度;同时,柔性连杆系统模型参数难以完全获得。为此,提出一种基于多新息模型参数辨识的多容惯性PI(Multiple Capacity Process PI,MCP-PI)控制方法。首先,根据柔性连杆系统的结构特点,建立系统的动力学模型;其次,对柔性连杆伺服系统模型离散化处理,采用多新息随机梯度算法(Multi-Innovation Stochastic Gradient,MISG)对柔性连杆进行参数辨识;然后,采用多容惯性方法分别对柔性连杆伺服系统的电流环和转速环PI控制参数进行设计;最后,通过数值仿真说明所用方法的快速性和精确性,并将所提出的MCP-PI控制方法与工程设计方法、极点配置方法进行对比,验证了所提出控制方法的优越性。 展开更多
关键词 柔性连杆伺服系统 参数辨识 多新息随机梯度 多容惯性 PI控制
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基于物理约束并行网络的非线性系统辨识方法研究
7
作者 赵尚宇 程长明 彭志科 《动力学与控制学报》 2025年第5期1-8,共8页
为解决非线性系统在带噪部分状态测量条件下的辨识问题,本文设计了一种新型物理约束并行网络.其核心思想是通过系统的隐式控制方程引导神经网络训练,以有效压缩网络求解空间,同时获得具备物理可解释性的动力学模型.首先,受稀疏回归方法... 为解决非线性系统在带噪部分状态测量条件下的辨识问题,本文设计了一种新型物理约束并行网络.其核心思想是通过系统的隐式控制方程引导神经网络训练,以有效压缩网络求解空间,同时获得具备物理可解释性的动力学模型.首先,受稀疏回归方法启发,设计了具备函数库的稀疏回归网络层,用于捕捉系统的非线性特性;其次,构建了状态约束并行网络架构,通过状态变量之间的导数关系对三个并行子网络的输出进行约束,实现在带噪部分状态测量的基础上重构系统的全状态输出;最后,将稀疏回归网络层与状态约束并行网络相结合,形成物理约束并行网络,实现全状态输出预测与显式动力学方程辨识的双重功能.为提升网络的优化效率,开发了一种轮换优化算法,交替优化稀疏回归网络层和状态约束并行网络.“物理约束”在此特指状态约束损失函数以及基于隐式控制方程构建的残差损失函数.通过上述融合策略,该方法能够在带噪部分状态测量条件下生成具有物理可解释性的非线性动力学模型.其有效性、鲁棒性和适用性通过数值模拟和实验研究得到验证. 展开更多
关键词 非线性动力系统 系统辨识 物理约束神经网络 稀疏回归 轮换优化
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结构时变模态参数辨识的时频分析方法 被引量：19
8
作者 续秀忠 张志谊 +1 位作者 华宏星 陈兆能 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期122-126,共5页
应用线性和二次时频变换方法 ,即短时傅里叶变换和魏格纳 -维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识 .通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点 .仿真结果表明 ,时频变换辨识方法... 应用线性和二次时频变换方法 ,即短时傅里叶变换和魏格纳 -维尔分布 ,进行了时变结构模态参数的辨识 .通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真 ,论述了两种时频辨识方法的特点 .仿真结果表明 ,时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具 ,而且魏格纳 展开更多
关键词 时变结构 模态参数 时频分析方法 参数辨识 短时傅里叶变换 魏格纳—维尔分布 谱分析
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多点激励模态参数识别方法研究进展 被引量：24
9
作者 吕中亮 杨昌棋 +1 位作者 安培文 唐亮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期197-203,共7页
在回顾多点激励模态参数识别方法理论和应用的最新进展基础上,重点针对基于响应数据的多点激励参数识别法在模态参数识别中的应用进行了分析和总结。按对激励信号模型假设不同:基于白噪声的平稳随机激励假设和非平稳随机激励假设下多点... 在回顾多点激励模态参数识别方法理论和应用的最新进展基础上,重点针对基于响应数据的多点激励参数识别法在模态参数识别中的应用进行了分析和总结。按对激励信号模型假设不同:基于白噪声的平稳随机激励假设和非平稳随机激励假设下多点激励模态参数识别技术分别进行深入的讨论。最后,对多点激励参数识别方法的发展前景进行了探讨和展望。 展开更多
关键词 多点激励 模态参数 参数估计 工作模态 随机激励
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吕宋荚蒾果红色素的提取、纯化及其性质分析 被引量：10
10
作者 陈炳华 陈前火 +2 位作者 刘剑秋 郑梅蓉 翁友凡 《福建师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2004年第4期85-89,共5页
分析探讨了吕宋荚艹迷果红色素的提取条件、花色素苷含量及其理化性质.结果表明,吕宋荚艹迷果红色素的最适提取剂为酸性乙醇.100g鲜果中花色素苷含量为33.65mg.该色素属水溶性花色素苷类,适于用作天然食用色素.所得色素浸膏经纸上色谱... 分析探讨了吕宋荚艹迷果红色素的提取条件、花色素苷含量及其理化性质.结果表明,吕宋荚艹迷果红色素的最适提取剂为酸性乙醇.100g鲜果中花色素苷含量为33.65mg.该色素属水溶性花色素苷类,适于用作天然食用色素.所得色素浸膏经纸上色谱分离和纯化后得到该色素的苷元,通过纸上色谱比较、UV和IR光谱分析,初步推导其结构可能为芍药色素. 展开更多
关键词 红色素 上色 天然食用色素 花色素苷 提取条件 鲜果 纯化 含量 苷类 浸膏
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一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法 被引量：16
11
作者 黄玉龙 张勇刚 +1 位作者 李宁 赵琳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期1877-1892,共16页
利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问... 利用最大似然判据,本文提出了一种带有色量测噪声的非线性系统辨识方法.首先,利用量测差分方法将有色量测噪声白色化,获得新的量测方程,从而将带有色量测噪声的非线性系统辨识问题转化成带白色量测噪声和一步延迟状态的非线性系统辨识问题.其次,利用期望最大化(Expectation maximization,EM)算法提出了一种新的基于最大似然估计的非线性系统辨识方法,该算法由期望步骤(Expectation step,E-step)和最大化步骤(Maximization step,M-step)两部分组成.在期望步骤中,基于当前估计的参数并利用带有色量测噪声的高斯近似滤波器和平滑器,近似计算完整的对数似然函数的期望.在最大化步骤中,近似计算的似然函数期望值被最大化,并且通过解析更新获得噪声参数估计,通过Newton更新方法获得模型参数的估计.最后,数值仿真验证了本文提出算法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统辨识 最大似然判据 有色量测噪声 期望最大化算法 量测差分方法 非线性状态估计器
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基于自适应卡尔曼滤波方法的结构损伤识别实验研究 被引量：17
12
作者 周丽 吴新亚 +1 位作者 尹强 汪新明 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第2期197-202,共6页
通过一系列的实验,分析了自适应卡尔曼滤波方法在结构损伤识别中的有效性和准确性。实验中为了模拟结构在振动过程中的突然损伤,提出了一种模拟在线损伤的刚度元件装置,该装置可以实现结构在振动过程中刚度发生突然变化。通过对实验结... 通过一系列的实验,分析了自适应卡尔曼滤波方法在结构损伤识别中的有效性和准确性。实验中为了模拟结构在振动过程中的突然损伤,提出了一种模拟在线损伤的刚度元件装置,该装置可以实现结构在振动过程中刚度发生突然变化。通过对实验结构在不同激励下的各种损伤情况进行模拟,并对测量数据进行分析,结果表明,自适应卡尔曼滤波方法能够有效地追踪结构参数的变化,从而识别出结构的损伤,包括损伤的位置、大小和发生时刻,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 系统辨识 损伤诊断 自适应卡尔曼滤波 结构健康监测
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宽带电磁脉冲测试系统的分步辨识建模方法 被引量：10
13
作者 刘卫东 刘尚合 +1 位作者 魏明 胡小锋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期444-450,共7页
系统辨识作为一种常用的"黑箱"系统建模方法,为评估测试系统在瞬态测量中的动态特性提供了重要依据。通过理论分析和仿真计算阐述了在全频带范围内建立宽带电磁脉冲(EMP)测试系统动态数学模型的局限性,在此基础上给出了一种... 系统辨识作为一种常用的"黑箱"系统建模方法,为评估测试系统在瞬态测量中的动态特性提供了重要依据。通过理论分析和仿真计算阐述了在全频带范围内建立宽带电磁脉冲(EMP)测试系统动态数学模型的局限性,在此基础上给出了一种连续域的分步辨识建模方法,可用于解决测试系统在全频带范围内的数学建模问题。仿真分析结果表明,分步辨识建模方法有效融合了测试系统的低频和高频动态校准数据,得到的一体化连续域辨识模型能反映测试系统从低频至高频全频带范围内的动态特性。实验测试结果也验证了此方法的可行性。 展开更多
关键词 电磁脉冲(EMP) 系统辨识 数学建模 宽带 连续域 分步辨识
原文传递
基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识 被引量：15
14
作者 李妍 毛志忠 +2 位作者 王琰 袁平 贾明兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期163-168,共6页
许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种改进在线两阶段辨识方法.第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统... 许多实际系统可以表示成一种中间为线性动态环节、输入输出端为非线性静态环节的Hammerstein-Wiener模型.针对含过程噪声的Hammerstein-Wiener模型,提出一种改进在线两阶段辨识方法.第一步采用偏差补偿递推最小二乘法在线辨识含原系统参数乘积项的参数向量.通过在递推最小二乘算法中引入一个修正项,补偿过程噪声引起的估计偏差.第二步采用基于张量积逼近的奇异值分解法分离出原系统各参数的值.通过引入两个矩阵的张量积逼近加权最小二乘的权系数,提高参数分离精度.理论分析和计算机仿真验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 Hammerstein—Wiener系统 偏差补偿递推最小二乘 奇异值分解 参数辨识
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频率响应函数估计方法综述 被引量：21
15
作者 段虎明 秦树人 李宁 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期48-52,共5页
回顾了近年来以线性系统为基础模型的频率响应函数估计方法的理论研究和发展现状。根据干扰误差主要成分的不同分为几个方面讨论,包括加性随机噪声、加窗泄漏引起的噪声、非线性系统失真引起的噪声等。综合论述了各种干扰误差下,各种频... 回顾了近年来以线性系统为基础模型的频率响应函数估计方法的理论研究和发展现状。根据干扰误差主要成分的不同分为几个方面讨论,包括加性随机噪声、加窗泄漏引起的噪声、非线性系统失真引起的噪声等。综合论述了各种干扰误差下,各种频率响应函数估计方法的原理、特点及其在工程中的应用。最后对文章内容进行了总结并对频率响应函数估计领域的发展前景进行了探讨和展望。 展开更多
关键词 频响函数估计 线性系统 误差 非线性失真 频谱泄漏
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基于减法聚类的多模型在线辨识算法 被引量：21
16
作者 潘天红 薛振框 李少远 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期220-224,共5页
考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工... 考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数,然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响,给出相应的局部模型参数在线辨识算法.最后以某电厂300MW锅炉-汽轮机的协调控制系统为对象,采用上述辨识方法进行仿真研究,结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 多模型 减法聚类 在线辨识 局部模型网络
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损伤检测的经验模态分解法 被引量：8
17
作者 石志晓 李昕 周晶 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期401-404,共4页
用经验模态分解法对几种典型信号的特征进行分析.首先分解出内在模态函数分量,再对模态函数进行希尔伯特变换,得到时频图,由模态分量中突变点的位置来识别损伤发生的时间,而由时频图识别频率的变化.对一单自由度系统在刚度突变和累积疲... 用经验模态分解法对几种典型信号的特征进行分析.首先分解出内在模态函数分量,再对模态函数进行希尔伯特变换,得到时频图,由模态分量中突变点的位置来识别损伤发生的时间,而由时频图识别频率的变化.对一单自由度系统在刚度突变和累积疲劳引起的缓慢变化两种情况进行了分析,根据时频图中频率的变化识别出刚度发生突变的时刻及刚度变化的过程和损伤程度.结果表明经验模态分解法是进行损伤检测和时变参数识别比较理想的方法之一. 展开更多
关键词 经验模态分解法 损伤检测 希尔伯特变换 单自由度系统 时变参数识别 模态函数 刚度突变 损伤程度 刚度变化 时频 突变点 分量 频率
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基于STUKF的非线性结构系统时变参数识别 被引量：8
18
作者 杜永峰 张浩 +1 位作者 赵丽洁 李万润 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期171-176,198,共7页
针对非线性结构系统时变参数识别问题,传统无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)难以有效跟踪结构参数的变化。将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波,提出一种强跟踪无迹卡尔曼滤波(Strong Tracking Unscented Kalman Filter,STU... 针对非线性结构系统时变参数识别问题,传统无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)难以有效跟踪结构参数的变化。将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波,提出一种强跟踪无迹卡尔曼滤波(Strong Tracking Unscented Kalman Filter,STUKF)算法,以识别结构参数的变化。在UKF量测更新后,依据输出残差计算渐消因子矩阵;引入两个渐消因子矩阵实时调整状态预测协方差矩阵,使残差序列强行正交,快速修正结构参数估计值,使STUKF具有对结构参数变化的跟踪能力;此外,为节省计算时间,调整状态预测协方差矩阵后不再进行sigma点采样,保证了算法的高效性。数值分析结果表明,该算法能有效识别非线性结构系统的参数及其变化,并具有较强的抗噪性。 展开更多
关键词 强跟踪滤波 无迹卡尔曼滤波 非线性结构系统 时变 参数识别
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模型直升机悬停状态下飞行力学模型辨识 被引量：12
19
作者 孙涛 宋彦国 张呈林 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期40-45,共6页
直升机飞行力学模型的准确性对于直升机的控制系统设计具有非常重要的影响。采用常规的建模方法往往很难获得准确的飞行力学模型。为满足飞行控制系统设计的需要,提出了一种直升机飞行力学模型的系统辨识建模方法。该方法将机理建模方... 直升机飞行力学模型的准确性对于直升机的控制系统设计具有非常重要的影响。采用常规的建模方法往往很难获得准确的飞行力学模型。为满足飞行控制系统设计的需要,提出了一种直升机飞行力学模型的系统辨识建模方法。该方法将机理建模方法与辨识建模方法相结合,首先利用状态子空间法获得直升机的近似飞行力学模型,再将机理建模提供的先验知识与子空间法辨识得到的模型相融合,限定主要参数,采用误差预报法进一步寻优得到较准确的直升机飞行力学模型。通过飞行试验,成功地辨识得到了悬停状态下模型直升机状态空间方程表达的线化飞行力学模型。所得的辨识结果能够准确预测出模型直升机的响应,可以应用于飞行控制系统设计当中。 展开更多
关键词 飞行力学 系统辨识 状态子空间 直升机 误差预报法
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基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测 被引量：24
20
作者 骆剑彬 姜绍飞 +1 位作者 沈圣 陈建腾 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期90-100,共11页
声呐成像检测水下桩墩表观病害时,其图像与光学图像的病害特征存在较大差异,病害的位置和类型需要人工识别且易出错。为解决这个问题,提出基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测方法。首先对水下实桥桩墩以及试验模型进行... 声呐成像检测水下桩墩表观病害时,其图像与光学图像的病害特征存在较大差异,病害的位置和类型需要人工识别且易出错。为解决这个问题,提出基于声呐成像的水下桩墩表观病害深度学习与智能检测方法。首先对水下实桥桩墩以及试验模型进行声呐扫描获取大量图像,并分析声呐图像中的病害特征;然后对Faster R-CNN框架下VGG16网络模型进行改进,采用水平、垂直等线性变换实现原始声呐图像的数据增强,对深度学习模型进行近似联合优化训练,用一定概率保证率的矩形识别框实现水下桩墩多类病害的分类定位;最后选取150幅未参与训练的声呐图像进行识别,验证所提出方法的有效性,并通过混淆矩阵、精确率、召回率、准确率以及F1值等评价指标对识别方法性能进行研究。研究结果发现,桩墩孔洞、剥落和位移等病害以及无病害类型的识别结果的总体准确率为88.3%,F1值分别为90.1%、84.9%、78.7%和94.6%,平均F1值为87%。这说明该方法在水下桩墩表观病害识别、定位以及自动化处理方面是可行、有效的,为桥梁水下桩墩表观病害的图像处理、智能化检测与桥梁安全评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 水下桩墩表观病害 Faster R-CNN 声呐成像 深度学习
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