基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和子空間的非線性系統(tǒng)載荷識別

摘要： 由于非線性描述函數(shù)選定困難，在不同激勵水平下會導(dǎo)致時域非線性子空間辨識過程重復(fù)繁瑣。針對此問題，基于不同激勵水平下時域非線性子空間方法重構(gòu)的非線性恢復(fù)力數(shù)據(jù)和測量的非線性位置響應(yīng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，等效代替響應(yīng)-非線性恢復(fù)力映射關(guān)系，使得辨識過程不再依賴系統(tǒng)模型，只需已知非線性位置的響應(yīng)即可獲取非線性恢復(fù)力，計算效率得以提高。針對非線性系統(tǒng)外載荷難以測量的問題，利用響應(yīng)-非線... （共10頁）