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基于频域积分时域基线校正算法的地震加速度波形再现
1
作者
郭迎庆
刘少帅
+3 位作者
朱文
徐赵东
景兴建
张汉奇
《林业工程学报》
北大核心
2025年第5期154-161,共8页
加速度信号在积分过程中初始速度和位移信号未知导致积分得到的位移信号存在严重的漂移现象。针对上述问题,本研究提出一种频域积分时域基线校正算法。首先对加速度信号进行滤波处理,消除频段外的噪声;然后在频域内对加速度信号进行积...
加速度信号在积分过程中初始速度和位移信号未知导致积分得到的位移信号存在严重的漂移现象。针对上述问题,本研究提出一种频域积分时域基线校正算法。首先对加速度信号进行滤波处理,消除频段外的噪声;然后在频域内对加速度信号进行积分和基线校正得到速度信号,接着对得到的速度信号进行相同的处理得到位移信号,其中两次基线校正主要实现信号未知的初始值引起的漂移。研究结果表明,与时频混合积分算法相比,采用频域积分时域基线校正算法得到的位移绝对误差和峰值误差分别减小了0.020和0.232,其性能提升率分别为3.06%和61.5%。在振动台地震波复现试验中,采用频域积分时域基线校正算法得到的最大加速度峰值误差比时频混合积分算法的减小39.95 gal,最大峰值误差率降低了18.16%,证明了频域积分时域基线校正算法在提高振动台波形复现精度方面具有较高的实用价值和现实意义。
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关键词
地震模拟振动台
波形复现
频域积分算法
基线校正算法
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职称材料
基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究
被引量：
1
2
作者
郭迎庆
朱文
+3 位作者
刘少帅
李世东
景兴建
徐赵东
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期37-47,共11页
针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源...
针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。
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关键词
电动式振动台
自适应迭代学习
NARX神经网络
系统辨识
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职称材料
题名
基于频域积分时域基线校正算法的地震加速度波形再现
1
作者
郭迎庆
刘少帅
朱文
徐赵东
景兴建
张汉奇
机构
南京林业
大学
机械电子工程学院
东南大学中国巴基斯坦“一带一路”重大基础设施智能防灾联合实验室
香港城市
大学
机械电子工程学院
出处
《林业工程学报》
北大核心
2025年第5期154-161,共8页
基金
国家自然科学基金(52278505)。
文摘
加速度信号在积分过程中初始速度和位移信号未知导致积分得到的位移信号存在严重的漂移现象。针对上述问题,本研究提出一种频域积分时域基线校正算法。首先对加速度信号进行滤波处理,消除频段外的噪声;然后在频域内对加速度信号进行积分和基线校正得到速度信号,接着对得到的速度信号进行相同的处理得到位移信号,其中两次基线校正主要实现信号未知的初始值引起的漂移。研究结果表明,与时频混合积分算法相比,采用频域积分时域基线校正算法得到的位移绝对误差和峰值误差分别减小了0.020和0.232,其性能提升率分别为3.06%和61.5%。在振动台地震波复现试验中,采用频域积分时域基线校正算法得到的最大加速度峰值误差比时频混合积分算法的减小39.95 gal,最大峰值误差率降低了18.16%,证明了频域积分时域基线校正算法在提高振动台波形复现精度方面具有较高的实用价值和现实意义。
关键词
地震模拟振动台
波形复现
频域积分算法
基线校正算法
Keywords
earthquake simulation shaker
waveform reproduction
frequency domain integration algorithm
baseline correction algorithm
分类号
TP237 [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
基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究
被引量：
1
2
作者
郭迎庆
朱文
刘少帅
李世东
景兴建
徐赵东
机构
南京林业
大学
机械电子工程学院
东南大学中国巴基斯坦“一带一路”重大基础设施智能防灾联合实验室
香港城市
大学
机械电子工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第12期37-47,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(52278505)。
文摘
针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。
关键词
电动式振动台
自适应迭代学习
NARX神经网络
系统辨识
Keywords
electrodynamic shaker
adaptive iterative learning
NARX neural network
system identification
分类号
TP237 [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
基于频域积分时域基线校正算法的地震加速度波形再现
郭迎庆
刘少帅
朱文
徐赵东
景兴建
张汉奇
《林业工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究
郭迎庆
朱文
刘少帅
李世东
景兴建
徐赵东
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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