基于VMD和DBN的结构健康状态趋势预测

来源 :工业仪表与自动化装置 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xue19830821

【摘要】

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为了能更好地反映结构状态变化趋势,提高限制玻尔兹曼机(RBM)对非线性信号的特征提取能力,该文在深度置信网络(DBN)的预训练阶段引入动量学习率,提出了一种基于VMD-DBN的结构

【作者】

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王彩霞刘义艳

【机构】

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长安大学电子与控制工程学院

【出处】

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工业仪表与自动化装置

【发表日期】

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2019年6期

【关键词】

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变分模态分解深度置信网络结构健康预测动量学习率 variational modal decomposition deep belief network s

【基金项目】

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国家自然科学基金青年基金(61701044)

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为了能更好地反映结构状态变化趋势,提高限制玻尔兹曼机(RBM)对非线性信号的特征提取能力,该文在深度置信网络(DBN)的预训练阶段引入动量学习率,提出了一种基于VMD-DBN的结构健康状态趋势预测方法。将待处理信号用变分模态分解(VMD)方法进行分解,对分解的分量经希尔伯特变换得到瞬时频率;将瞬时频率作为改进DBN预测模型的输入进行结构健康状态趋势预测。仿真和工程实验表明,VMD方法有效地消除了模态混叠,分解出信号的各个固有分量。改进DBN模型的预测精度优于传统DBN、长短时记忆网络(LSTM)和传统BP

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