一种基于comi-pso算法的不相关多源频域载荷识别方法
【专利摘要】本发明一种基于COMI-PSO算法的不相关多源频域载荷识别方法，首先根据多个载荷源不相关的性质，对载荷识别的动力学方程进行了解耦；其次，利用基于一元线性回归模型和最小二乘解的传递函数进行识别；再次，寻找一个可行载荷解，使得所测得的响应的最大相对误差最小；最后，采用COMI-PSO算法来搜索求解该单目标最优化问题，识别多个不相关载荷源；本发明根据多个测点的响应信号，能同时识别多个不相关频域载荷源，能彻底解决传递函数获取困难，在共振频率处矩阵求逆所出现的病态问题，通过本发明识别的多元载荷激励的精度和对测量噪声的敏感程度均优于传统方法，基本能满足3db的工程精度要求。
【专利说明】—种基于COM1-PSO算法的不相关多源频域载荷识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于COM1-PSO算法的不相关多源频域载荷识别方法。
【背景技术】
[0002]载荷识别是通过测量结构动态响应和系统特征来求结构所受激励的方法，属于振动问题中的第二类反问题。激励源是引起系统结构产生振动的主要原因，但在实际工程中，如导弹在空中飞行、火车在轨道上行驶、海洋平台和桥梁等大型建筑物受风浪等随机激励作用等情况下，很难对作用于结构的外载荷进行直接测量或计算，甚至有时因载荷作用点不可到达，使这种动态载荷不可测。载荷识别技术为那些无法直接测量载荷的结构或者系统提供了一种识别动态载荷的有效方法。而准确地确定载荷、科学地制定相应的载荷谱是可靠性试验、力学控制、铁路交通和桥梁设计等重大工程设计时面临的迫切问题。
[0003]载荷识别作为一个动力学反问题，存在不适定性。从结构响应数据中反求载荷是目前研究的热点和难点，其存在性、唯一性和确定性都缺乏严格的理论证明。载荷识别主要分为频域法和时域法两类。其中频域法提出较早，主要利用激励和响应之间的频响函数求逆来实现，但是矩阵求逆法在应用时通常需要求解广义逆，且经常会遇到系数矩阵的病态问题和奇异值分解问题。为克服频响函数求逆时在固有频率附近秩缺或病态的问题，Ojalvo和张令弥等采用了小量分解法，后张德文发展了改进小量分解法，李东升等又进一步提出了广义小量分解法。张丽霞等将神经网络应用于频域载荷识别，胡迪科、毛文涛等将支持向量机应用于频域载荷识别，胡杰等人利用优化技术将载荷识别的反问题转化为正问题来处理。段瑞玲、王慧儒等根据正问题的激励和响应数据建立逆系统的ARMA模型，从而将载荷识别问题变为参数辨识问题。
[0004]神经网络、支持向量机、优化技术、参数辨识等方法参数较多，物理意义和概念不明确，且在应用上比较复杂。当系统和激励复杂时，寻找最优激励的过程非常长，效率很低，且存在过拟合和过学习的情况，精度也无法保证。`
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提出一种基于COM1-PSO算法的不相关多源频域载荷识别方法，克服了传统载荷识别方法中出现的阵求逆载传递函数获取困难、直接求逆会出现矩阵奇异性和病态、寻优过程复杂、时间效率低、识别精度无法保证等问题，有效提高载荷识别精度。
[0006]一种基于COM1-PSO算法的多源频域载荷识别方法，适用于响应测点的个数大于等于激励的个数、线性不变的系统、平稳随机的载荷激励、各个载荷源近似不相关或独立，包括如下步骤:
[0007]步骤1、设系统有m个载荷激励输入fi(i=l，…，m), η个测点输出yj(j=l,…，η),对应于每一个输出y」，有m个脉冲响应函数ha)，i=l，…，m，j=l，…n，测得多输入多输出系统在m个不相关载荷同时作用下η个响应测点的时域响应yj(t) j=l, 2，…，η,计算响应测点间的互功率谱密度矩阵Syy ( ω )，其中ω为频率；
[0008]步骤2、对系统依次分立对各个载荷点施加单个激励输入& (i=l,…，m)，计算其自功率谱为\ (w)，=，测得系统在该单独激励输入下各响应测点的响应输出
y) > = 1，2，...^，并计算其自功率谱按照(15)式的一元线性回归模型识别出的传递函数模的平方I?2
，
[0009],
【权利要求】
1.一种基于COM1-PSO算法的多源频域载荷识别方法，适用于响应测点的个数大于等于激励的个数、线性不变的系统、平稳随机的载荷激励、各个载荷源近似不相关或独立，其特征在于包括如下步骤: 步骤1、设系统有m个载荷激励输入
【文档编号】G06N3/00GK103559340SQ201310511500
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年10月25日 优先权日:2013年10月25日
【发明者】缑锦, 王成, 郭旺平, 于菲, 王飞, 任荟霖 申请人:华侨大学