DE-ICA优化算法在工作模态参数识别的应用

来源 :华侨大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：allyev

【摘要】

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提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对

【作者】

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雷宇翔缑锦王成罗伟

【机构】

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华侨大学计算机科学与技术学院

【出处】

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华侨大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年02期

【关键词】

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参数识别工作模态独立成分分析差分进化随机寻优策略

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61572204,51305142);华侨大学研究生科研创新能力培育计划项目(1511314029)

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提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对于传统的ICA方法,结合差分进化算法的ICA识别的模态参数精度更高,且能分离出更多的高阶模态,更适合于高阶模态参数的识别.

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