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基于云模型相似性度量的结构不确定性损伤识别
被引量：
4
1
作者
骆勇鹏
郑金铃
+3 位作者
刘远贵
黄方林
鲁四平
刘景良
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1385-1394,共10页
测量噪声、建模误差等不确定性因素会影响损伤识别结果,甚至导致损伤误判的问题。为此,提出基于频响函数和云模型相似性度量的不确定性损伤识别方法。首先基于多次重复测量数据,根据频响函数理论计算结构损伤前后各单元的损伤系数,采用...
测量噪声、建模误差等不确定性因素会影响损伤识别结果,甚至导致损伤误判的问题。为此,提出基于频响函数和云模型相似性度量的不确定性损伤识别方法。首先基于多次重复测量数据,根据频响函数理论计算结构损伤前后各单元的损伤系数,采用损伤前后云模型期望曲线的相似程度来构造损伤位置识别指标,识别结构的损伤位置。其次,利用单元损伤前后的云模型数字特征变化量来构造损伤程度指标,确定损伤单元的损伤程度。以23杆桁架结构数值算例验证该方法的可行性及可靠性,探讨原始样本个数、噪声程度对识别结果的影响,并研究在无健康工况数据条件下所提方法的识别效果。研究结果表明:与传统的云模型相似性度量方法中的夹角余弦法相比,所提算法可以更好地处理损伤识别过程中的不确定性问题,且仅需少量样本即可准确识别出单元的损伤位置及损伤程度,具有一定的工程应用价值。
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关键词
结构损伤识别
频响函数
云模型相似性度量
不确定性
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职称材料
基于改进即时学习算法的球磨机料位软测量
被引量：
4
2
作者
贾松达
丁洁
阎高伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第4期1011-1016,共6页
针对传统球磨机料位软测量模型难以适应生产过程中的时变特性,以及磨机信号中存在的非线性和不确定性等问题,将磨机筒体的振动和振声频谱作为辅助变量,提出基于改进即时学习算法的料位软测量模型。采用梅尔频率倒谱系数提取所有样本的...
针对传统球磨机料位软测量模型难以适应生产过程中的时变特性,以及磨机信号中存在的非线性和不确定性等问题,将磨机筒体的振动和振声频谱作为辅助变量,提出基于改进即时学习算法的料位软测量模型。采用梅尔频率倒谱系数提取所有样本的特征参数;以当前样本作为查询样本,采用云模型理论计算其与历史样本的相似度并得到最近邻样本;利用得到的最近邻样本建立局部最小二乘支持向量机模型并预测当前料位。实验结果表明,该软测量模型可以有效地实时测量球磨机料位并能获得较高的预测精度。
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关键词
即时学习
软测量
不确定性
云模型相似性度量
最小二乘支持向量机
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职称材料
题名
基于云模型相似性度量的结构不确定性损伤识别
被引量：
4
1
作者
骆勇鹏
郑金铃
刘远贵
黄方林
鲁四平
刘景良
机构
福建农林大学交通与土木工程学院
福建省结构工程与防灾重点实验室(华侨大学)
中南大学土木工程学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1385-1394,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51808122)
福建省自然科学基金面上资助项目(2020J01580)
福建省结构工程与防灾重点实验室(华侨大学)开放研究课题(SEDPFJ-2018-01)。
文摘
测量噪声、建模误差等不确定性因素会影响损伤识别结果,甚至导致损伤误判的问题。为此,提出基于频响函数和云模型相似性度量的不确定性损伤识别方法。首先基于多次重复测量数据,根据频响函数理论计算结构损伤前后各单元的损伤系数,采用损伤前后云模型期望曲线的相似程度来构造损伤位置识别指标,识别结构的损伤位置。其次,利用单元损伤前后的云模型数字特征变化量来构造损伤程度指标,确定损伤单元的损伤程度。以23杆桁架结构数值算例验证该方法的可行性及可靠性,探讨原始样本个数、噪声程度对识别结果的影响,并研究在无健康工况数据条件下所提方法的识别效果。研究结果表明:与传统的云模型相似性度量方法中的夹角余弦法相比,所提算法可以更好地处理损伤识别过程中的不确定性问题,且仅需少量样本即可准确识别出单元的损伤位置及损伤程度,具有一定的工程应用价值。
关键词
结构损伤识别
频响函数
云模型相似性度量
不确定性
Keywords
structural damage identification
frequency response functions
similarity measure of cloud model
uncertainty
分类号
U446.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
基于改进即时学习算法的球磨机料位软测量
被引量：
4
2
作者
贾松达
丁洁
阎高伟
机构
太原理工大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第4期1011-1016,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61450011)
山西省自然科学基金项目(2015011052)
山西省煤基重点科技攻关基金项目(MD2014-07)
文摘
针对传统球磨机料位软测量模型难以适应生产过程中的时变特性,以及磨机信号中存在的非线性和不确定性等问题,将磨机筒体的振动和振声频谱作为辅助变量,提出基于改进即时学习算法的料位软测量模型。采用梅尔频率倒谱系数提取所有样本的特征参数;以当前样本作为查询样本,采用云模型理论计算其与历史样本的相似度并得到最近邻样本;利用得到的最近邻样本建立局部最小二乘支持向量机模型并预测当前料位。实验结果表明,该软测量模型可以有效地实时测量球磨机料位并能获得较高的预测精度。
关键词
即时学习
软测量
不确定性
云模型相似性度量
最小二乘支持向量机
Keywords
just-in-time learning
soft sensor
uncertainty
similarity measurement of cloud model
least square support vector machine
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于云模型相似性度量的结构不确定性损伤识别
骆勇鹏
郑金铃
刘远贵
黄方林
鲁四平
刘景良
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进即时学习算法的球磨机料位软测量
贾松达
丁洁
阎高伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
4
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职称材料
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