基于VMD和DBN的结构健康状态趋势预测

论文摘要

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神经网络,说明改进DBN模型能够很好地应用于结构健康状态趋势预测。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王彩霞,刘义艳

关键词: 变分模态分解,深度置信网络,结构健康预测,动量学习率

来源: 工业仪表与自动化装置 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,电信技术

单位: 长安大学电子与控制工程学院

基金: 国家自然科学基金青年基金(61701044)

分类号: TN911.7;TH17

页码: 24-29

总页数: 6

文件大小: 3065K

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