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DE-ICA优化算法在工作模态参数识别的应用
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作者 雷宇翔 缑锦 +1 位作者 王成 罗伟 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期286-292,共7页
提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对于传统的ICA方法,结合差分进化算法的ICA识别的模态参数精度更... 提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对于传统的ICA方法,结合差分进化算法的ICA识别的模态参数精度更高,且能分离出更多的高阶模态,更适合于高阶模态参数的识别. 展开更多
关键词 参数识别 工作模态 独立成分分析 差分进化 随机寻优策略
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