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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
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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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基于复杂网络的复杂产品系统关键节点辨识 被引量:1
2
作者 谷晓燕 李俊 陈梦彤 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第9期65-72,共8页
复杂产品系统具有规模大、结构复杂等特点,从系统结构的视角辨识复杂产品系统关键节点,对于“事前”定位潜在风险源具有重要意义。针对目前“事后”追溯风险源难以保证复杂产品系统可靠运行及风险管理前瞻性等问题,考虑复杂产品系统的... 复杂产品系统具有规模大、结构复杂等特点,从系统结构的视角辨识复杂产品系统关键节点,对于“事前”定位潜在风险源具有重要意义。针对目前“事后”追溯风险源难以保证复杂产品系统可靠运行及风险管理前瞻性等问题,考虑复杂产品系统的层级结构和子系统间风险的相互影响,提出了一种可用于“事前”风险管理的关键节点辨识方法。首先依据系统结构建立复杂网络;然后,构造零模型并结合网络统计特征初步划分节点集合,在此基础上引入线性阈值模型分析节点风险传播影响力,并基于风险的动态传播特征选取关键节点;最后,采用新舟700飞机的系统结构进行实证分析。结果表明,提出的方法有效地辨识了复杂产品系统的关键节点。 展开更多
关键词 复杂网络 零模型 线性阈值模型 复杂产品系统 关键节点
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非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究
3
作者 刘鑫 陈强 +1 位作者 王兰豪 代伟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2022-2035,共14页
在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Gen... 在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计. 展开更多
关键词 鲁棒系统辨识 非对称偏斜噪声 广义双曲倾斜学生氏t 分布 期望最大化算法
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基于改进最小角回归算法的Hammerstein模型辨识 被引量:2
4
作者 刘艳君 范晋翔 陈晶 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1644-1652,共9页
针对一类未知时滞和阶次的Hammerstein模型的辨识问题,本文提出一种基于绝对角度停止准则最小角回归(AS-LAR)的稀疏辨识方法,该方法可以同时辨识出Hammerstein模型的时滞、阶次和参数.首先,通过引入最大非线性阶次和输入回归长度,将系... 针对一类未知时滞和阶次的Hammerstein模型的辨识问题,本文提出一种基于绝对角度停止准则最小角回归(AS-LAR)的稀疏辨识方法,该方法可以同时辨识出Hammerstein模型的时滞、阶次和参数.首先,通过引入最大非线性阶次和输入回归长度,将系统表示成具有稀疏参数向量的高维辨识模型;然后,提出一种绝对角度停止准则,对最小角回归算法进行改进,并基于改进的AS-LAR算法获得稀疏参数向量的估计;最后,基于参数向量稀疏结构,估计出系统的时滞和阶次,并从估计的参数向量中提取和分离出系统线性部分和非线性部分的参数估计值.数值仿真和水箱实例结果表明,提出的辨识方法有效,且与其它辨识方法相比,具有估计精度高、计算量小、速度快等特点. 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN模型 稀疏系统辨识 最小角回归算法 模型选择准则 时滞估计
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不确定性环境下维纳模型的随机变分贝叶斯学习 被引量:2
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作者 刘切 李俊豪 +2 位作者 王浩 曾建学 柴毅 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1185-1198,共14页
多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题.贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势,已在线性系统辨识方面得到广泛应用,但在非线性系统辨识的应用较少,且面临概率估计复杂、计算量大等难题.针对上述问题,以典型维纳(... 多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题.贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势,已在线性系统辨识方面得到广泛应用,但在非线性系统辨识的应用较少,且面临概率估计复杂、计算量大等难题.针对上述问题,以典型维纳(Wiener)非线性过程为对象,提出基于随机变分贝叶斯的非线性系统辨识方法.首先对过程噪声、测量噪声以及参数不确定性进行概率描述;然后利用随机变分贝叶斯方法对模型参数进行后验估计.在估计过程中,利用随机优化思想,仅利用部分中间变量概率信息估计模型参数分布的自然梯度期望,与利用所有中间变量概率信息估计模型参数比较,显著降低了计算复杂性.该方法是首次在系统辨识领域中的应用.最后,利用一个仿真实例和一个维纳模型的Benchmark问题,证明了该方法在对大规模数据下非线性系统辨识的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统辨识 随机优化 变分贝叶斯 维纳模型
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二值量测误差FIR系统参数迭代辨识
6
作者 郭健 薛文超 +1 位作者 王婷 张纪峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1197-1206,共10页
本文考虑了量测数据为二值输出且含量测误差的一类有限脉冲响应(FIR)系统的参数辨识问题,其中,量测误差使得二值型量测值有一定概率得到相反的取值.首先,对所考虑的FIR系统,给出了参数的极大似然估计(MLE),证明了在噪声满足一定正则条件... 本文考虑了量测数据为二值输出且含量测误差的一类有限脉冲响应(FIR)系统的参数辨识问题,其中,量测误差使得二值型量测值有一定概率得到相反的取值.首先,对所考虑的FIR系统,给出了参数的极大似然估计(MLE),证明了在噪声满足一定正则条件下MLE的强收敛性和渐近正态性.此外,通过分析似然函数的性质,给出了一种基于期望最大化(EM)方法的MLE迭代求解算法.为适应更一般的量测误差情形,给出了带投影的迭代求解算法,并从理论上证明了迭代估计序列的有界性.进一步,在给定数量的观测下,得到了似然函数具有唯一最大值点的必要和充分条件,并在持续激励输入条件下,证明了迭代估计误差以指数速度收敛到零.最后,利用数值模拟结果验证了所提出算法的有效性. 展开更多
关键词 二值观测 极大似然估计 系统辨识 强收敛性 渐近正态性 指数收敛速度
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基于变遗忘因子的空间太阳能电站时变频率辨识
7
作者 倪智宇 李自森 +1 位作者 邬树楠 吴晨晨 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2470-2481,共12页
考虑空间太阳能电站(SSPS)在轨运行时帆板旋转所导致的系统变构型特征,提出一种变遗忘因子广义子空间跟踪器(VFF-GYAST)递推辨识方法,在轨辨识该时变动力学系统的模态频率参数,以提高GYAST方法对于这类时变系统的跟踪能力。基于模态综... 考虑空间太阳能电站(SSPS)在轨运行时帆板旋转所导致的系统变构型特征,提出一种变遗忘因子广义子空间跟踪器(VFF-GYAST)递推辨识方法,在轨辨识该时变动力学系统的模态频率参数,以提高GYAST方法对于这类时变系统的跟踪能力。基于模态综合技术和子结构方法,建立多旋转关节构型SSPS(MJ-SSPS)的时变姿态-振动耦合动力学方程;根据投影子空间理论,通过计算系统均方差来确定递推过程中的时变遗忘因子,以提高GYAST方法的跟踪性能并辨识得到系统的时变伪模态频率参数。数值仿真结果表明:所提方法能够有效地识别该大型柔性系统的时变频率参数。与传统的递推子空间方法相比,所提方法具有较高的抗噪声干扰能力,在低量测信噪比时所提方法对于频率辨识结果的相对误差的平均值小于5%,且对时变系统的跟踪性能优于基于固定遗忘因子的原始方法。 展开更多
关键词 模态参数辨识 递推子空间方法 空间太阳能电站 时变系统 变遗忘因子
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基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识
8
作者 于淼 王友谊 魏永涛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2092-2098,共7页
针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系... 针对连续系统在闭环条件下进行辨识,由于将来输入和噪声的相关性,会导致辨识方法产生有偏估计结果的问题,提出一种基于广义泊松矩泛函的闭环子空间辨识算法。首先,采用广义泊松矩泛函变换得到输入输出信号的滤波器模型,从而得到连续系统的输入输出矩阵方程。然后,利用故障诊断领域中的等价空间代替子空间辨识过程中的观测空间进行辨识。最后,为了解决闭环辨识中由反馈控制器产生的估计偏差辨识问题,采用主成分分析法和辅助变量法,达到辨识系统一致性估计的目的。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 子空间辨识 闭环辨识 广义泊松矩泛函 等价空间
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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
9
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:23
10
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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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
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基于偏差补偿递推最小二乘的Hammerstein-Wiener模型辨识 被引量:13
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:20
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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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:21
19
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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基于鲁棒优化的系统辨识算法研究 被引量:14
20
作者 钱富才 黄姣茹 秦新强 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期988-993,共6页
输入-输出数据是解决系统辨识问题的关键要素,传统的辨识理论除了假定影响输入-输出数据干扰的密度函数已知外,还要假定输入-输出数据能够精确获得,完全忽略了所用数据的质量.本文突破了传统理论的两个假设,首先用工程上易于获得的干扰... 输入-输出数据是解决系统辨识问题的关键要素,传统的辨识理论除了假定影响输入-输出数据干扰的密度函数已知外,还要假定输入-输出数据能够精确获得,完全忽略了所用数据的质量.本文突破了传统理论的两个假设,首先用工程上易于获得的干扰的有界集合代替干扰的密度函数,并在特定数据不确定性结构下,考虑了数据质量问题,然后,以半定规划为基础,导出了鲁棒对等式,从而将系统辨识转化为对数据质量具有鲁棒性的优化问题,通过求解该优化问题,得到了一种新的鲁棒优化辨识方法,仿真结果表明了新方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 系统辨识 不确定性 鲁棒优化 半定规划
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