基于CLPSO算法的结构系统识别  被引量:6

Structural System Identification Using Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization Algorithm

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作  者:唐和生[1] 许锐[1] 薛松涛[1,2] 张伟[3] 

机构地区:[1]同济大学结构工程与防灾研究所,上海200092 [2]日本东北工业大学建筑学科 [3]福建省建筑科学研究院,福州350025

出  处:《振动.测试与诊断》2010年第6期605-611,共7页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基  金:国家自然科学基金资助项目(编号:50708076)

摘  要:系统识别问题可以转化成高维多模优化问题。针对基本粒子群优化在分析此类问题时容易出现早熟收敛从而导致局部优化和产生较大误差,提出将基于综合学习策略粒子群优化算法(CLPSO)应用于结构参数识别。由于该方法能够保持群体的多样性,因此可以避免早熟收敛。利用该方法在测量数据不完备且有噪声污染的条件下,同时在没有系统质量和刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,通过数值模拟以及对某真实结构进行分析,验证了该方法对结构系统识别的有效性。System identification can be transformed to a multimodal optimization problem with high dimension.The original particle swarm optimization(PSO)usually suffers from premature convergence tending to local optima and low solution precision while solving these complex multimodal problems.In order to correct the defect,a comprehensive learning particle swarm optimization(CLPSO)method was adopted to estimate parameters of structural systems.This variant of PSO enables the diversity of the swarm to be preserved to avoid premature convergence.The effectiveness of the proposed method is evaluated through the numerical analysis and an application to a building under conditions including limited measurement data,noise polluted signals,and no prior information of mass,damping,or stiffness.

关 键 词:系统识别 优化 粒子群优化 CLPSO算法 

分 类 号:TU937.2[建筑科学—结构工程] TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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