基于BP神经网络的压电智能结构振动系统辨识.docx

基于BP神经网络的压电智能结构振动系统辨识
神经网络是一种基于生物学神经元计算的计算模型。它模拟了生物神经系统如何在大量的互联网络中集成信息和处理信息的能力。BP神经网络是一种反向传播神经网络，它在结构和学习算法方面都有很好的性能和广泛应用。
压电智能结构振动系统是一种利用压电材料的智能特性来改善结构动态响应的结构控制技术。压电智能结构具有良好的传感、执行、控制和监测功能，因此在航空、航天、机械、船舶等领域得到了广泛的应用。
在压电智能结构振动系统的应用中，结构振动特性的辨识是非常重要的。通过振动特性辨识可以了解结构的固有频率、阻尼比和振型等信息，为结构的优化和控制提供重要依据。传统的振动特性辨识方法主要基于理论模型，需要对结构形态和物理性质进行详细的分析和计算。这种方法在结构形态或物理性质复杂、模型难以建立时存在一定的限制。
基于BP神经网络的振动特性辨识方法是一种基于数据的非参数辨识方法。它不需要对结构进行详细的建模，只需要通过采集结构在激励下的振动响应数据来进行学习和预测。BP神经网络具有非线性映射和自适应性能力，能够有效处理复杂的非线性关系和噪声干扰，因此具有很强的振动特性辨识能力。
基于BP神经网络的振动特性辨识方法的步骤主要包括以下几个方面：
1.数据采集：采集结构在激励下的振动响应数据，包括加速度、速度或位移等信号。
2.数据预处理：对采集的数据进行去趋势、去噪和归一化等预处理，以消除噪声干扰并提高数据质量。
3.特征提取：从预处理后的数据中提取结构的振动特征，如固有频率、阻尼比和振型等。
4.神经网络训练：根据提取的振动特征把神经网络训练数据制作出来，以训练神经网络模型以适应不同的振动特征。
5.神经网络预测：将结构的振动特征输入训练好的神经网络模型中进行预测，得到结构的振动特征。
6.结果评估：评估预测结果的准确性和可靠性，并结合实际问题进行分析和应用。
基于BP神经网络的压电智能结构振动特性辨识方法具有高精度、高效率、自适应能力强等优点，能够有效地解决传统振动特性辨识方法中的不足。在实际应用中，可以根据不同的硬件条件和要求制定相应的采用系统、训练方法和预测策略等。此外，在实际应用中需要注意选择合适的压电材料、位置和参数等，以提高机构的性能和稳定性。
综上所述，基于BP神经网络的压电智能结构振动特性辨识方法是一种适用性强、可靠性高的振动特性辨识方法。它能够有效地提高结构的动态响应特性，对于结构优化和控制具有重要的意义。