频响函数作为神经网络输入的BP算法实现

摘要：

研究将实测结构频率响应函数作为反向传递人工神经网络的输入数据,用来进行结构健康检测.一般情况下,把频率响应函数应用到人工神经网络的困难在于需要压缩频率响应函数的庞大数据,因为直接使用全部的频率响应函数数据使得神经网络具有大量的输入节点,从而导致网络训练收敛和计算效率方面的困难.仅仅使用部分频率响应数据,或不合适的频率窗数据点选择会引起重要信息的损失.为解决上述困难,用FORTRAN语言编写了一个简化的BP神经网络程序,把某结构的频率响应函数作为网络的输入参量.每个实测频率响应函数具有8192个数据点,神经网络采用8192-8-4结构,网络训练获得了较快的收敛速度.经过训练的网络成功识别了某结构的四种不同状态,识别误差小于10%.

关键词：频响函数、神经网络、故障识别、算法

所属期刊栏目：24

分类号：TP183;TP277(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：86-89