一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法
专利汇可以提供一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种基于分组稀疏性的动态 载荷 识别方法。本发明的方法首先将动载荷识别的三维问题转化为二维问题，然后选择合适的惩罚函数，并对结构上的点按 位置 进行分组。最后使用G-FISTA方法优化求解，得到最优的动态载荷向量。本发明所述的方法，对于不便于直接安装 力 传感器 测量动载荷的情形，是非常有帮助的。只需测量结构上几个点的振动 加速 度，在已知结构频响函数的前提下，即可间接获得结构上的动载荷。，下面是一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法，其特征在于，该方法步骤如下：
步骤(1).将动态载荷识别由三维问题转化为二维问题；
由于矩阵必须以二维形式进行计算，将三维矩阵转换成二维形式，分别将X，H，F转换成步骤(2).选择合适的惩罚函数g；
步骤(3).对结构上的点按位置进行分组；
对同一组内的元素，采用连续性限制与l2范数惩罚；对不同组的元素，采用稀疏性限制与l1范数惩罚；
步骤(4).采用优化方法求解；
采用G-FISTA算法对损失函数进行优化，解决lp正则化问题；最后，使用贝叶斯信息准则方法，从所有的解 中找到最优的解
2.根据权利要求1所述的一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法，其特征在于，步骤(1)具体方法如下：
要求解的初始问题为式(1)，在感兴趣的频段内，一共有Nf个频谱线，分别将Ff,连接成一个列向量得到新的矩阵 将所有的Hf矩阵放置在对角
线上，形成一个块矩阵 Hf是对应于频率f的频响函数矩阵， 中包含大量的0元素；重排列后的二维结构如式(2)所示；
X＝HF (1)
其中，X是n×1×Nf的加速度向量，n是加速度传感器的个数；
F是k×1×Nf的力向量，k是力作用位置的个数；H(f)是n×k×Nf的频响函数(FRF)模型；
通过上述处理，三维问题转化为二维问题，公式如下，
通过最小二乘估计方法求解二维问题，公式如下；
由于 的行数少于列数，上式所描述的问题是病态的，所以采用惩罚最小二乘求解，公式如下；
式中， 是惩罚函数，λ是正则化参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法，其特征在于，步骤(2)具体方法如下：
在病态问题求解中，额外的信息可以补偿已知方程个数的缺少；根据二维问题的物理特点，选择的惩罚函数需要满足以下限制：
1)稀疏性限制：由于外部力通常只作用于结构上较少的位置，因此力向量在大部分点处为0，待估计力对应于各个位置是稀疏解；因此，采用l1范数惩罚；
2)连续性限制：当结构受到局部的外部力激励(锤子或激振器)，力在频率轴上应该是连续的；在一个脉冲激励的情形下，力频谱是宽频段的；为保证力向量在频率轴上的连续性，采用l2范数惩罚；在结构上某个位置，力在频率轴的取值是一致的，对每个载荷作用位置，估计出的力在整个频率轴上是全部为0或全部非0；
3)损失函数是凸函数：为了确保对应一个λ，只有一个优化解，损失函数应该是凸函数；
当lp的两项都是凸函数，综合的损失函数也是凸函数；当p≥1时，lp范数是凸函数。
4.根据权利要求3所述的一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法，其特征在于，步骤(3)具体方法如下：
采用满足稀疏性、连续性和凸函数限制的惩罚函数；将不同频率的力按照作用点进行分组，分组被定义成如下形式：
Gi＝{Fi(f1),...,Fi(fNf)},i∈{1,...,k} (6)
对同一组内的元素，使用连续性限制，使用l2范数惩罚；对不同组的元素，使用稀疏性限制，使用l1范数惩罚；如式(7)所示，新的惩罚函数是一个综合l2与l1范数惩罚；新的惩罚最小二乘问题定义成式(8)，式(8)是式(5)的特例；
5.根据权利要求4所述的一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法，其特征在于，步骤(4)具体方法如下：
问题：对于一个给定的λ，
-2 8
输入 λ∈{λ1,...,λr}(预定义的集合，且10 ≤λ≤10)；
输出
所述的G-FISTA方法具体如下：
①初始化，
Gk；
的最大特征值；
α(0)＝1；
i＝0；
②i＝i+1；
Trλ＝λ/L；
检查收敛准则：是，转到③；否，转到②；
③模型选择：
式中，nr是残差向量Rλ中零元素的个数； q是未知Nf×k的总数；
G-FISTA方法基于频响函数 和测量的加速度向量 估计力向量
对于每个λ，算法会分别估计出一个力向量；算法的迭代部分为最小化优化(Majorize–(i)
Minimization)算法的一个特例；参数 和α 是中间变量，用于算法收敛；在每次迭代中，通过阈值Rλ，进行算法收敛，估计力的值；算法中的pL(u)函数是投影算子；当获得的解 相对于上一步的获得的解 的相对误差小于tol时，算法终止，公式如下；
通过贝叶斯信息准则方法，从所有的解 中，找到最优的解
一种基于分组稀疏性的动态载荷识别方法
技术领域
背景技术
另一方面，动态载荷对结构的强度和寿命有重要影响，可以利用动态载荷更加准确的计算其可靠性信息。
发明内容
具体实施方式
f
对角线上，形成一个块矩阵 H是对应于频率f的频响函数矩阵， 中包含大量的0元素。
重排列后的二维结构如式(2)所示。图1为本发明的动载荷识别问题的三维结构。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种用于视频压缩的预测方法 | 2020-05-08 | 126 |
| 以时序和加密为基础的分布链式数据共享授权方法 | 2020-05-11 | 909 |
| 用于确定数字资产交易所的偿付能力的方法、系统和计算机程序产品 | 2020-05-08 | 778 |
| 带宽压缩中的后选择预测方法 | 2020-05-08 | 722 |
| 一种视频会议加密方法 | 2020-05-08 | 912 |
| 一种通讯模组网络运营商自动切换的方法 | 2020-05-08 | 956 |
| 用于智能客服的外呼预测方法及装置 | 2020-05-08 | 228 |
| 直播间弹幕显示方法、存储介质、设备及系统 | 2020-05-08 | 690 |
| 一种联网设备边缘计算节点改造方法和系统 | 2020-05-11 | 600 |
| 一种VNF实例化方法、装置、设备及存储介质 | 2020-05-11 | 461 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
