基于微粒群優(yōu)化算法的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別.pdf

1、近年來(lái)，土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別方法研究引起了眾多的關(guān)注。當(dāng)今使用的大多數(shù)基于振動(dòng)的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別方法都需要系統(tǒng)的某些系數(shù)提前獲知，而在實(shí)際應(yīng)用中，這些系數(shù)往往由于結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的復(fù)雜性而很難確定。因此，尋找一種能利用盡可能少的信息來(lái)獲得系統(tǒng)各參數(shù)的可行的方法具有重要的意義。 系統(tǒng)識(shí)別是一個(gè)反問(wèn)題，它通過(guò)一些相關(guān)的典型模型，利用系統(tǒng)的測(cè)量輸出數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估整個(gè)系統(tǒng)的特性。識(shí)別的難點(diǎn)在于算法的發(fā)展，算法必須能在沒有先驗(yàn)信息

2、或者先驗(yàn)信息很少的情況下通過(guò)系統(tǒng)的測(cè)量數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)系統(tǒng)參數(shù)做出識(shí)別。而微粒群算法的出現(xiàn)很好地解決了這一問(wèn)題。微粒群算法是一種新興的算法，它能有效地解決非線性、不可微、多峰的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。該算法的基本思想是識(shí)別問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)多峰、非線性的優(yōu)化問(wèn)題?；谖⒘Ｈ核惴ǖ慕Y(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別可以在有限的輸入/輸出數(shù)據(jù)、噪聲污染信號(hào)、缺乏質(zhì)量、阻尼或剛度的先驗(yàn)信息的情況下獲得很好的結(jié)果。眾多算例證明，微粒群算法實(shí)現(xiàn)容易、計(jì)算簡(jiǎn)單，是結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別的一個(gè)好方法

3、。 本文的主要研究工作如下： 1.首先簡(jiǎn)要介紹了結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及結(jié)構(gòu)系統(tǒng)識(shí)別研究的發(fā)展和現(xiàn)狀。然后對(duì)傳統(tǒng)的系統(tǒng)識(shí)別方法和新型的系統(tǒng)識(shí)別方法進(jìn)行了綜述。最后闡明了本文的主要研究?jī)?nèi)容。 2.闡述了微粒群算法的起源和流程，介紹了微粒群算法的初始版本和標(biāo)準(zhǔn)，從理論研究和應(yīng)用研究的角度綜述了微粒群優(yōu)化研究的現(xiàn)狀，并且對(duì)標(biāo)準(zhǔn)微粒群算法存在的問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié)。 3.系統(tǒng)研究了在微粒群算法中，慣性參數(shù)、加速因子、粒子群