基于神經(jīng)網(wǎng)絡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致時域非線性子空間辨識過程重復繁瑣。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的非線性恢復力數(shù)據(jù)和測量的非線性位置響應數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，等效代替響應-非線性恢復力映射關系，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即可獲取非線性恢復力，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-非線...