[發(fā)明專利]一種基于Volterra級(jí)數(shù)和極點(diǎn)-留數(shù)操作的非線性動(dòng)力響應(yīng)預(yù)測(cè)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202111559346.1 | 申請(qǐng)日: | 2021-12-20 |
| 公開(公告)號(hào): | CN114186435A | 公開(公告)日: | 2022-03-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 曹倩影;呂林;李賀文軒;唐國(guó)強(qiáng);常安騰 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 大連理工大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F30/20 | 分類號(hào): | G06F30/20;G06F17/11;G06F17/16;G06F119/14 |
| 代理公司: | 遼寧鴻文知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21102 | 代理人: | 苗青 |
| 地址: | 116024 遼*** | 國(guó)省代碼: | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 volterra 級(jí)數(shù) 極點(diǎn) 操作 非線性 動(dòng)力 響應(yīng) 預(yù)測(cè) 方法 | ||
1.一種基于Volterra級(jí)數(shù)和極點(diǎn)-留數(shù)操作的非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括步驟如下:
第一步,獲取結(jié)構(gòu)的輸入-輸出信號(hào);
確定所研究結(jié)構(gòu)的輸入激勵(lì)類型、輸出結(jié)構(gòu)響應(yīng)類型以及各自的自由度,進(jìn)行測(cè)量和記錄結(jié)構(gòu)的輸入激勵(lì)信號(hào)f(t)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)y(t);保障同步測(cè)量輸入激勵(lì)信號(hào)f(t)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)y(t),且引起結(jié)構(gòu)響應(yīng)的源頭唯一;
第二步,核函數(shù)識(shí)別;
S2.1建立結(jié)構(gòu)基于Volterra級(jí)數(shù)的非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)積分表達(dá)式為:
其中,hn(τ1,…,τn)為第n階核函數(shù),N為Volterra級(jí)數(shù)的階次;根據(jù)結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)的非線性程度選擇Volterra級(jí)數(shù)的階次N,核函數(shù)記憶長(zhǎng)度的選取隨結(jié)構(gòu)自身阻尼變大相應(yīng)變短;
S2.2利用輸入激勵(lì)信號(hào)f(t)和結(jié)構(gòu)響應(yīng)信號(hào)y(t)構(gòu)建方程組,利用最小二乘法識(shí)別出各階核函數(shù)hn(τ1,…,τn),此時(shí)核函數(shù)為離散時(shí)間耦合函數(shù);
第三步,采用拉蓋爾多項(xiàng)式解耦核函數(shù);
S3.1選取具有正交特性的拉蓋爾多項(xiàng)式
其中,pi表示第pi階拉蓋爾多項(xiàng)式,ai是對(duì)應(yīng)的衰減率參數(shù);
S3.2利用解耦S2.2中的核函數(shù)hn(t1,…,tn),即其中核函數(shù)和拉蓋爾多項(xiàng)式為已知量,系數(shù)為待求量;根據(jù)拉蓋爾多項(xiàng)式的正交特性,系數(shù)通過以下公式求得:將求得的系數(shù)代回核函數(shù)表達(dá)式,核函數(shù)變?yōu)闀r(shí)間項(xiàng)解耦的函數(shù);
第四步,重組結(jié)構(gòu)非線性響應(yīng)解析表達(dá)式;
將采用拉蓋爾多項(xiàng)式解耦的核函數(shù)hn(t1,…,tn)代入S2.1中基于Volterra級(jí)數(shù)的非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)積分表達(dá)式,并按照時(shí)間進(jìn)行分離,得到包含多個(gè)獨(dú)立時(shí)間積分乘積的表達(dá)式:其中獨(dú)立時(shí)間積分項(xiàng)為:每個(gè)獨(dú)立時(shí)間積分形式相同,均為拉蓋爾多項(xiàng)式和激勵(lì)的卷積;
第五步,計(jì)算獨(dú)立時(shí)間積分項(xiàng)xi(t)的解析解;
S5.1對(duì)xi(t)執(zhí)行拉普拉斯變換得到
S5.2對(duì)拉蓋爾多項(xiàng)式進(jìn)行拉普拉斯變換,得到極點(diǎn)-留數(shù)形式的其中,為包含pi和ai的函數(shù);s為拉普拉斯變量;
S5.3選取復(fù)指數(shù)信號(hào)分解方法-Prony-SS將探測(cè)到的輸入激勵(lì)信號(hào)f(t)重構(gòu)出極點(diǎn)-留數(shù)形式具體步驟為:采用激勵(lì)時(shí)程信號(hào)f(t)構(gòu)建Hankel矩陣;采用奇異值分解方法和正交奇異值圖確定Hankel矩陣截?cái)嗥娈愔档碾A數(shù);進(jìn)行截?cái)嗥娈愔捣纸猓玫郊?lì)時(shí)程信號(hào)的奇異值矩陣、左奇異矩陣和右奇異矩陣,利用上述三個(gè)矩陣構(gòu)建狀態(tài)矩陣;將狀態(tài)矩陣進(jìn)行特征值分解處理,求得激勵(lì)時(shí)程信號(hào)的極點(diǎn)λj和留數(shù)αj;將激勵(lì)時(shí)程信號(hào)在時(shí)域及拉普拉斯域分別表示成極點(diǎn)-留數(shù)形式和
S5.4將極點(diǎn)-留數(shù)形式的拉蓋爾多項(xiàng)式和激勵(lì)時(shí)程信號(hào)在拉普拉斯域的極點(diǎn)-留數(shù)形式f(s)代入到S5.1的xi(s)中,并將其展開成部分分式形式即極點(diǎn)-留數(shù)形式其中結(jié)構(gòu)響應(yīng)的極點(diǎn)包含激勵(lì)的極點(diǎn)-ai和結(jié)構(gòu)的極點(diǎn)λj;利用極限定理,確定對(duì)應(yīng)每個(gè)極點(diǎn)的留數(shù)和
S5.5對(duì)xi(s)執(zhí)行拉普拉斯逆變換得到極點(diǎn)-留數(shù)形式的
第六步,計(jì)算非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)y(t)的解析解;
將極點(diǎn)-留數(shù)形式的xi(t)代入基于Volterra級(jí)數(shù)的響應(yīng)表達(dá)式,得其顯式解析表達(dá)式:該響應(yīng)表達(dá)式分離成三部分,即結(jié)構(gòu)極點(diǎn)控制的結(jié)構(gòu)固有響應(yīng)、激勵(lì)極點(diǎn)控制的結(jié)構(gòu)穩(wěn)態(tài)響應(yīng)以及二者共同控制的交互響應(yīng);
第七步,預(yù)測(cè)結(jié)構(gòu)響應(yīng):
按照S5.3將目標(biāo)環(huán)境激勵(lì)寫成極點(diǎn)-留數(shù)形式,并將其代入第六步的結(jié)構(gòu)響應(yīng)解析表達(dá)式,預(yù)測(cè)該環(huán)境激勵(lì)下結(jié)構(gòu)的非線性響應(yīng)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Volterra級(jí)數(shù)和極點(diǎn)-留數(shù)操作的結(jié)構(gòu)非線性結(jié)構(gòu)響應(yīng)預(yù)測(cè)方法,其特征在于,所述S2.1中結(jié)構(gòu)為海洋系泊浮式結(jié)構(gòu)時(shí),選取前兩階核函數(shù)。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于大連理工大學(xué),未經(jīng)大連理工大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202111559346.1/1.html,轉(zhuǎn)載請(qǐng)聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 一種基于Volterra模型的功率放大器模擬方法
- 基于Volterra級(jí)數(shù)的線性化預(yù)失真方法
- 短時(shí)交通流量Volterra-DFP自適應(yīng)預(yù)測(cè)方法
- 利用Volterra修正模型計(jì)算功率放大器輸出量的方法
- 高頻段頻譜占用的Volterra預(yù)測(cè)方法
- 一種Volterra級(jí)數(shù)行為模型的簡(jiǎn)化降階方法
- 一種基于貢獻(xiàn)因子的非線性Volterra濾波優(yōu)化方法
- 一種新的時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
- 一種基于volterra級(jí)數(shù)模型預(yù)測(cè)時(shí)間序列的方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)
- 基于SVM訓(xùn)練的權(quán)重系數(shù)遷移的改進(jìn)Volterra濾波器的均衡方法
- 圖象記錄裝置與方法、圖象再現(xiàn)裝置與方法、以及上面記錄有圖象處理程序的記錄介質(zhì)
- 灰度級(jí)電壓發(fā)生器和發(fā)生方法及使用相應(yīng)的液晶顯示設(shè)備
- 校正信號(hào)生成裝置以及A/D轉(zhuǎn)換裝置
- 基于云計(jì)算的人口數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
- 一種組網(wǎng)數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)及方法
- 一種組網(wǎng)數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)及方法
- 一種燈光級(jí)數(shù)設(shè)定方法及裝置
- 層級(jí)數(shù)據(jù)管理方法、層級(jí)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)及即時(shí)通信系統(tǒng)
- 一種Android系統(tǒng)升級(jí)的方法和裝置
- 電表升級(jí)方法、系統(tǒng)、智能電表及存儲(chǔ)介質(zhì)





