[发明专利]基于支持向量机的多点振动响应频域预测的装置及方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的多点振动响应频域预测方法，其特征在于，包括：

在不考虑系统的传递函数和载荷输入情况下根据n₁个已知测点的响应对系统n₂个未知结点的振动响应进行预测；该方法以n个振动传感器测得的历史系统振动为样本，以n₁个已知测点的响应为输入，以n₂个未知结点的振动响应为输出，建立多输入多输出支持向量机回归模型，再利用支持向量机模型预测真实工况下n₂个未知结点的振动响应；具体步骤如下：

步骤A1，建立历史实验数据和真实工况样本数据：以历史振动数据作为样本，假设实验模拟的历史工况总共为p组，真实工况的预测记为工况环境t下的振动预测；

步骤A2，求解多输入多输出支持向量机模型：针对历史样本数据，以n₁个已知测点的响应为输入，以n₂个未知结点的振动响应为输出，应用多输入多输出支持向量机方法对两者之间的内在关系进行建模，寻求两者之间定量的函数关系，建立相应的预测模型；

决定支持向量机性能的参数包括核函数的选择、对应核函数参数的选择、惩罚系数C以及ε-不敏感损失函数中的ε的选择；选取高斯核作为核函数，其中为n₁个已知振动的响应数据组成的向量，为n₂个未知振动的响应数据组成的向量，和共同组成训练集的输入空间，通过高斯核将此输入空间投影到更高维的投影空间，其中σ0为高斯核的带宽；选取惩罚系数C的范围为0-1024；选取核函数的宽度γ的范围为0-1024；选取ε-不敏感损失函数中的ε范围为0-1024；选择“留一法”搜索方法作为交互检验的最小均方根误差；通过搜索，选取通过“留一法”交互检验后的最小均方根误差所对应的那组参数作为模型的最优输入参数；应用搜索出的最优参数作为支持向量机的输入参数，建立相应的预测模型用于回归预测；

步骤A3，预测工况环境t下对应结点的输出情况：将预测样本数据中的n₁个已知测点的响应数据作为输入变量输入所建立的支持向量机模型中，通过支持向量机模型计算出预测样本n₂个未知测点的响应数据；

步骤A4，修正并确定预测模型：比较根据支持向量机模型获得的预测样本振动数据的预测值和实验值，如果预测值与实验值的偏差超过可接受的范围时，对支持向量机的相关参数数值进行调节，然后再重新训练和预测，直至预测值与实验值的偏差在可接受的范围内，从而确定支持向量机预测模型；

步骤A5，利用所确定的支持向量机预测模型对其它未知工况下对不可直接测试的结点振动进行预测。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机的多点振动响应频域预测方法，其特征在于，历史实验数据和真实工况样本数据的生成方法如下：

利用多个激励源联合产生多组不相关平稳随机激励，而且量级逐渐增大，从而实现了一种不相关多源载荷联合施加实验环境，通过布置在系统外表面和内表面的多个响应传感器测得m个不相关载荷联合激励下测点振动响应大小并计算其功率谱将响应测点分为已知响应测点和未知响应测点；根据历史工况分组，总共为p组；工况环境t，用于不相关多源未知载荷联合激励工况环境下利用已知测点的振动响应对未知测点的振动响应进行预测，并将预测结果与n₂个未知测点的振动响应进行对比，以评价基于支持向量机的多点振动响应预测方法的好坏；其中，q表示多次不相关多源载荷联合施加实验的次数编号，q＝1,2,…,p；j＝1,2,…,n₁为已知测点的编号，n₁为已知测点的响应个数，j＝n₁+1,…,n₁+h…,n₁+n₂为未知测点的编号，h为未知测点的测点序号，h＝1,2,…,n₂，n₂为未知结点的振动响应个数，n＝n₁+n₂表示所有响应测点的个数。