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基于CP结合DE-GWO-SVR的海上风电基础结构损伤识别 被引量:4
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作者 杜尊峰 邵玄玄 王晓梅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第22期110-118,共9页
结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR... 结构仅输出的振动信号往往是各种源信号通过复杂规律形成的混合信号,对结构损伤特征提取与数据挖掘造成了很大困难。对此,提出了一种基于盲源分离(BSS)理论的复杂度追踪(CP)算法结合差分进化(DE)改进灰狼(GWO)算法优化的支持向量机(SVR)用于解决复杂结构的模态与损伤识别;CP算法基于信号预测性函数通过使分离信号的时间预测性度量最大化找到其线性混合矩阵,使分离分量具有最小复杂度并据此估计源信号。利用CP算法对结构响应信号进性分离得到信号分布向量(SDV)与分离源信号,通过定义差值曲率分布向量可以对结构损伤位置进行准确定位;对于损伤程度的识别,提出了一种DE改进的GWO对SVR进行优化的算法,即在GWO算法迭代过程中利用差分进化思想引入动态缩放因子以及交叉概率因子提高搜索和收敛速度,扩大种群所搜范围;利用不同工况下CP算法提取的差值曲率分布向量对结构损伤程度进行识别。通过对海上风电基础结构数值模型的分析,结果表明:CP算法对于高阶模态参数识别较fastICA表现出较强的适应性与优越性;同时,DE-GWO能够提高收敛速度,通过SVR算法对损伤的识别结果相比于BP神经网络更加准确。 展开更多
关键词 盲源分离(BSS) 复杂度追踪(cp)算法 差分进化(DE) 灰狼优化(GWO)算法 海上风电基础结构 损伤识别 支持向量机(SVR)
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多子波分解与重构中子波的优选 被引量:16
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作者 黄跃 许多 文雪康 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期17-22,4,共6页
在地震信号的多子波分解与重构中,子波类型与子波分辨率的选择是十分重要的。针对这一问题,首先计算了复数Paul子波和复数Morlet子波的时频谱,并讨论了频率域内子波宽度控制参数对频率域分辨率的影响;然后应用匹配追踪算法对实际地震数... 在地震信号的多子波分解与重构中,子波类型与子波分辨率的选择是十分重要的。针对这一问题,首先计算了复数Paul子波和复数Morlet子波的时频谱,并讨论了频率域内子波宽度控制参数对频率域分辨率的影响;然后应用匹配追踪算法对实际地震数据进行多子波分解与重构,从理论上确定了控制复数Paul子波和复数Morlet子波频率域分辨率的最佳子波宽度,对两种子波分解重构地震剖面的差异性进行了对比分析。理论和实际计算结果表明:复数Paul子波与复数Morlet子波的分辨率和频谱能量分布有所不同,在实际应用中需针对不同的研究目的选择不同类型的子波。基于复数Paul子波的重构剖面保留了更多的低频能量,适用于反射同相轴连续的地下构造研究;基于复数Morlet子波的重构剖面高、低频频谱差异大,更适用于地震波吸收衰减研究。 展开更多
关键词 多子波分解与重构 匹配追踪算法 复数Paul子波 复数Morlet子波 频率域分辨率
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基于改进复杂追踪算法的结构模态参数识别 被引量:2
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作者 常军 刘昊 +1 位作者 尤传雨 邵永亮 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第1期177-185,共9页
以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实用性。为此,将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离... 以固定梯度的复杂追踪算法进行目标函数寻优时,收敛速度慢,易陷入局部极值,且存在针对不同的模型需人为选择合适的学习步长等不足,限制了该算法的实用性。为此,将最优步长思想引入复杂追踪算法,根据实时分离度自动调整步长,并根据分离信号的峭度值自适应地选择不同的非线性函数,以提高算法的计算精度,进而增强其实用性。为验证该改进复杂追踪算法识别结构模态参数识别的可行性与优越性,采用该方法分别识别了简支梁的数值模型和三层框架试验模型的模态参数,并与原方法进行识别结果对比,结果表明该改进算法可以较准确地识别结构模态参数。 展开更多
关键词 振动与波 盲源分离 复杂追踪算法 结构模态参数识别 最优步长 环境激励
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基于CCBP算法的多普勒雷达生命信号检测 被引量:4
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作者 屈乐乐 连申晓 《微波学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期69-73,共5页
多普勒雷达系统利用人体胸腔起伏引起的多普勒效应提取生命特征信号。在建立多普勒雷达人体微动信号模型的基础上,提出一种基于复连续基追踪(CCBP)算法的生命信号检测方法用于提取人体呼吸和心跳微动信号的频率。CCBP算法通过极坐标... 多普勒雷达系统利用人体胸腔起伏引起的多普勒效应提取生命特征信号。在建立多普勒雷达人体微动信号模型的基础上,提出一种基于复连续基追踪(CCBP)算法的生命信号检测方法用于提取人体呼吸和心跳微动信号的频率。CCBP算法通过极坐标插值和凸优化问题求解技术来提取生命信号信息,能够实现对能量较弱的心跳信号的频率准确估计。仿真实验结果验证了所提算法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 多普勒雷达 生命信号 复连续基追踪(CCBP)算法 极坐标插值 凸优化
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