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遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量
被引量：
6
1
作者
毛文贵
李建华
刘桂萍
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期660-667,共8页
轴承转子系统不平衡量识别过程中,在输出响应和模型中存在的不确定性参数一般采用概率法描述,通过贝叶斯理论获得不平衡量的联合后验概率密度分布时涉及大量采样.针对采样效率,提出了基于遗传智能采样技术改进贝叶斯理论.首先,以代价函...
轴承转子系统不平衡量识别过程中,在输出响应和模型中存在的不确定性参数一般采用概率法描述,通过贝叶斯理论获得不平衡量的联合后验概率密度分布时涉及大量采样.针对采样效率,提出了基于遗传智能采样技术改进贝叶斯理论.首先,以代价函数作为指示因子通过信赖域模型管理方法不断更新先验空间使其覆盖高密度后验空间,然后通过智能布点技术和样本遗传策略以有限的样本点集中呈现在联合后验概率密度分布的高密度区域,提高信赖域上关键区域的精度,从而加快收敛速度,减小耗时的正问题调用次数.最后将其应用于识别具有不平衡量先验信息和带有随机噪声的测试响应的滑动轴承-转子系统的不平衡量,获得不平衡量的均值、置信区间.案例显示能准确快速地抽样,提高了贝叶斯识别的计算效率.
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关键词
滑动轴承-转子系统
不平衡量
贝叶斯理论
MCMC法
遗传智能采样技术
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职称材料
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
+1 位作者
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数...
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
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关键词
信赖域模型管理
技术
代理模型
遗传智能采样技术
风力发电机转子
不对中载荷
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职称材料
题名
遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量
被引量：
6
1
作者
毛文贵
李建华
刘桂萍
机构
湖南工程学院汽车动力与传动系统湖南省重点实验室
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第4期660-667,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51775180)
湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ6026)
文摘
轴承转子系统不平衡量识别过程中,在输出响应和模型中存在的不确定性参数一般采用概率法描述,通过贝叶斯理论获得不平衡量的联合后验概率密度分布时涉及大量采样.针对采样效率,提出了基于遗传智能采样技术改进贝叶斯理论.首先,以代价函数作为指示因子通过信赖域模型管理方法不断更新先验空间使其覆盖高密度后验空间,然后通过智能布点技术和样本遗传策略以有限的样本点集中呈现在联合后验概率密度分布的高密度区域,提高信赖域上关键区域的精度,从而加快收敛速度,减小耗时的正问题调用次数.最后将其应用于识别具有不平衡量先验信息和带有随机噪声的测试响应的滑动轴承-转子系统的不平衡量,获得不平衡量的均值、置信区间.案例显示能准确快速地抽样,提高了贝叶斯识别的计算效率.
关键词
滑动轴承-转子系统
不平衡量
贝叶斯理论
MCMC法
遗传智能采样技术
Keywords
sliding bearing-rotor system
unbalance parameters
Bayesian theory
Markov Chain Monte Carlo
genetic intelligent sampling technique
分类号
TH133.31 [机械工程—机械制造及自动化]
O347.6 [理学—固体力学]
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职称材料
题名
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
机构
湖南工程学院机械工程学院“风电运维与试验技术”湖南省工程实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目面上项目(51775180)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ50101)
湖南省教育厅资助科研项目(21A0457)。
文摘
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
关键词
信赖域模型管理
技术
代理模型
遗传智能采样技术
风力发电机转子
不对中载荷
Keywords
trust region model management technology
agent model
genetic intelligent sampling technology
wind turbine rotor
misalignment load
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
O39 [理学—工程力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传智能采样技术的贝叶斯理论识别滑动轴承-转子系统不平衡量
毛文贵
李建华
刘桂萍
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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