[發明專利]已知激勵且同時考慮環境激勵影響貝葉斯模態識別方法有效
| 申請號： | 201711096093.2 | 申請日： | 2017-11-09 |
| 公開（公告）號： | CN108052958B | 公開（公告）日： | 2021-11-16 |
| 發明（設計）人： | 倪艷春;張鳳亮 | 申請（專利權）人： | 同濟大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06F30/27;G06F111/08 |
| 代理公司： | 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 葉鳳 |
| 地址： | 200092 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 已知 激勵 同時 考慮 環境 影響 貝葉斯模態 識別 方法 | ||
【權利要求書】：
1.已知激勵且同時考慮環境激勵影響貝葉斯模態識別方法，其特征在于，整個優化過程的流程為：
步驟(1)，對于優化程序所需要輸入的結構參數集合θ的初始值，
自振頻率f可以通過計算測得加速度的功率譜，并針對頻率變量進行繪制，通過拾取曲線的峰值所對應的頻率值，作為自振頻率的初始值輸入優化算法；
阻尼比ζ的初始值，取具有普遍性的1％；
對于質量比r′的初始值，通過式(54)計算得到；
振型Φ的初始值等于式(48)
模態力功率譜S初始值為式(53)
預測誤差功率譜Se，應用式(51)求取初始值；
步驟(2)，輸入初始值之后，接下來需要通過優化算法得到參數{f，ζ，S，Se}的最優值，這一步將通過最小化負對數似然函數式(33)實現；
步驟(3)，通過對式(40)進行特征值分解,得到振型的最優值Φ，等于最大特征值所對應的特征向量的前一半，之后對其進行歸一化；
步驟(4)，對于質量比r，可以先通過式(42)計算得到r′，并基于式(32)r′＝rΦ(I)進一步得到r的最優值，從而完成了所有需要參數的最優值求解過程。
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