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摘要:
运用智能优化模态参数识别方法识别多自由度系统模态时,容易出现早熟收敛和陷入局部最优;改进搜索能力算法多需多次迭代保证结果精度;将多模态信号转换为单模态信号的时频分析方法自身存在缺陷.从模态独立性和传统模态参数识别方法出发,提出一种将搜索空间缩减和量子粒子群算法结合(reducing search space with quan-tum-behaved particle swarm optimization algorithms,RSS-QPSO)的模态参数识别方法.结合数值算例和悬臂梁实验研究基于RSS-QPSO与量子粒子群算法(QPSO)的识别结果;在不同噪声环境下对比了RSS-QPSO与特征系统实现法(ERA)、随机子空间法(SSI)、峰值拾取法(PP)识别结果.研究结果表明:RSS-QPSO能够一定程度上克服早熟收敛和局部最优缺陷,频率和阻尼比识别精度较高,鲁棒性较强;振型识别精度略差,但鲁棒性好.
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文献信息
篇名 运用RSS-QPSO算法识别结构模态参数
来源期刊 噪声与振动控制 学科 工学
关键词 振动与波 多自由度系统 量子粒子群算法 模态参数识别 缩减搜索空间
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 振动理论与数值解法
研究方向 页码范围 59-66
页数 8页 分类号 TP206+.3
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1355.2020.06.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨杰 62 632 12.0 24.0
2 程琳 21 42 4.0 5.0
3 崔竞元 2 0 0.0 0.0
4 徐笑颜 1 0 0.0 0.0
5 陈诗怡 2 0 0.0 0.0
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噪声与振动控制
双月刊
1006-1355
31-1346/TB
大16开
上海市华山路1954号上海交通大学
4-672
1981
chi
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