运用RSS-QPSO算法识别结构模态参数

来源 :噪声与振动控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：luorui2008

【摘要】

：

运用智能优化模态参数识别方法识别多自由度系统模态时,容易出现早熟收敛和陷入局部最优;改进搜索能力算法多需多次迭代保证结果精度;将多模态信号转换为单模态信号的时频分

【作者】

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崔竞元杨杰程琳徐笑颜陈诗怡

【机构】

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西安理工大学水利水电学院

【出处】

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噪声与振动控制

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

振动与波多自由度系统量子粒子群算法模态参数识别缩减搜索空间 vibration and wavemulti-DOF systemQPSOmodal pa

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51809212),陕西省自然科学基础研究计划重点资助项目(2018JZ5010),陕西省水利科技计划资助项目(2018SLKJ-5)

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运用智能优化模态参数识别方法识别多自由度系统模态时,容易出现早熟收敛和陷入局部最优;改进搜索能力算法多需多次迭代保证结果精度;将多模态信号转换为单模态信号的时频分析方法自身存在缺陷。从模态独立性和传统模态参数识别方法出发,提出一种将搜索空间缩减和量子粒子群算法结合(reducing search space with quantum-behaved particle swarm optimization algorithms,RSS-QPSO)的模态参数识别方法。结合数值算例和悬臂梁实验研究基于RSS-Q

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