基于Gibbs抽样的结构时域载荷识别

简介

载荷识别的病态问题往往采用正则化技术处理,不过传统正则化方法所选取的正则化参数是恒定不变 的,导致识别出的载荷精度不是很高.提出了基于Gbbs抽样的结构时域载荷识别方法,将未知载荷和测量噪声假设为 随机变量,建立了载荷识别的多层贝叶斯模型,采用Gbbs抽样法获得载荷的后验值.相比于传统正则化方法,该法具有 本征的自适应正则化性能.数值结果表明,该法可提高载荷识别精度,自适应的正则化参数具有良好的优越性.