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基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
1
作者
瞿金秀
史小伟
+5 位作者
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
《振动工程学报》
北大核心
2025年第10期2339-2349,共11页
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和...
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法。对黏弹夹层结构不同老化状态的振动响应信号进行参数优化的VMD分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);计算得到IMF分量的排列熵特征,用于反映结构老化状态的变化;将得到的排列熵特征构建成特征向量,作为ANFIS的输入实现黏弹夹层结构老化状态的智能识别。通过试验验证了该方法的有效性,并将该方法与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和ANFIS、参数优化VMD和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法进行比较。结果表明,本文所提方法可以更加准确地识别黏弹夹层结构的老化状态。
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关键词
黏弹夹层结构
变分模态分解
特征提取
自适应神经模糊推理系统
老化状态智能识别
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职称材料
题名
基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
1
作者
瞿金秀
史小伟
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
机构
西安工业大学机电工程学院
西安交通大学精密微纳制造技术全国重点实验室
出处
《振动工程学报》
北大核心
2025年第10期2339-2349,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(51905406,52175113)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2024JC-YBMS-379,2017JQ5017)
+2 种基金
陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20220466)
陕西省重点研发计划-国际科技合作计划重点项目(2023-GHZD-36)
陕西省教育厅专项科研计划项目(19JK0405)。
文摘
针对黏弹夹层结构的振动响应信号表现为强非平稳性,以及老化状态变化引起的振动响应信号变化具有微弱性的难题,本文提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法。对黏弹夹层结构不同老化状态的振动响应信号进行参数优化的VMD分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);计算得到IMF分量的排列熵特征,用于反映结构老化状态的变化;将得到的排列熵特征构建成特征向量,作为ANFIS的输入实现黏弹夹层结构老化状态的智能识别。通过试验验证了该方法的有效性,并将该方法与经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和ANFIS、参数优化VMD和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法进行比较。结果表明,本文所提方法可以更加准确地识别黏弹夹层结构的老化状态。
关键词
黏弹夹层结构
变分模态分解
特征提取
自适应神经模糊推理系统
老化状态智能识别
Keywords
viscoelastic sandwich structure
variational mode decomposition
feature extraction
adaptive neuro-fuzzy inference system
intelligent recognition of aging state
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSA-VMD和ANFIS的黏弹夹层结构老化状态智能识别方法
瞿金秀
史小伟
石长全
黄家琦
白玉梅
吴佳燕
柯非
曹蔚
《振动工程学报》
北大核心
2025
0
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