非线性自回归模型辨识及其在结构损伤识别中的应用

发布时间：2019-03-22 10:01

【摘要】：分析了带有外部输入的线性/非线性自回归模型一般表达式(GNARX)与Volterra级数模型的相似之处,以及GNARX模型与带外部输入的自回归模型(ARX)之间的内在联系。根据GNARX模型结构特点,提出了一种基于参数离差率的结构剪枝算法,并用于模型结构辨识,通过数据仿真,验证了方法的可行性和有效性。最后,将GNARX模型结合提出的结构辨识方法,应用于钢板的损伤识别。结果显示,基于参数离差率的结构剪枝算法辨识GNARX模型结构,其损伤识别精度最高,体现了GNARX模型及其结构剪枝算法应用于结构损伤识别的优越性。
[Abstract]:The similarities between the general expression (GNARX) and the Volterra series model for linear / nonlinear autoregressive models with external inputs are analyzed, and the internal relationship between the GNARX model and the autoregressive model with external inputs (ARX) is analyzed. According to the structural characteristics of GNARX model, a structural pruning algorithm based on parameter deviation ratio is proposed and applied to model structure identification. The feasibility and effectiveness of the method are verified by data simulation. Finally, the GNARX model combined with the proposed structural identification method is applied to damage identification of steel plates. The results show that the structural pruning algorithm based on parameter deviation rate can identify the structure of GNARX model with the highest precision, which shows the superiority of GNARX model and its structural pruning algorithm in structural damage identification.
【作者单位】： 东南大学机械工程学院;江苏省特种设备安全监督检验研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305176;51575101) 江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX_0097) 东南大学基本科研业务费资助(中央高校基本科研业务费专项资金资助);东南大学优秀博士学位论文培育基金资助(3202005717)
【分类号】：TH17

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本文编号：2445496