基于Gibbs抽样的结构时域载荷识别

摘要：

载荷识别的病态问题往往采用正则化技术处理,不过传统正则化方法所选取的正则化参数是恒定不变的,导致识别出的载荷精度不是很高.提出了基于Gibbs抽样的结构时域载荷识别方法,将未知载荷和测量噪声假设为随机变量,建立了载荷识别的多层贝叶斯模型,采用Gibbs抽样法获得载荷的后验值.相比于传统正则化方法,该法具有本征的自适应正则化性能.数值结果表明,该法可提高载荷识别精度,自适应的正则化参数具有良好的优越性.

关键词：载荷识别、贝叶斯、Gibbs抽样、正则化技术

所属期刊栏目：37

分类号：TH113;TB122;O321

资助基金：国家自然科学基金51375182

在线出版日期：2018-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：85-90