boucwen模型辨识

资 源 简 介

boucwen模型辨识

详 情 说 明

Bouc-Wen模型是一种广泛应用于描述非线性迟滞行为的数学模型，常见于结构工程、机械系统和材料科学领域。该模型通过一组微分方程刻画系统的刚度退化、强度退化以及能量耗散等迟滞特性。

参数辨识流程 数据准备：通过实验或仿真获取系统的输入-输出数据（如力-位移、电压-形变等），数据需覆盖系统的非线性工作区间。 模型初始化：根据物理意义为参数赋初值，如初始刚度系数α、迟滞控制参数β/γ、形状参数n等。 优化算法：采用最小二乘法、遗传算法或粒子群优化等算法，最小化模型输出与实测数据的误差（如均方误差）。需注意目标函数的非凸性可能导致局部最优解。 敏感性分析：检查各参数对输出的影响程度，剔除冗余参数以简化模型。

验证方法 时域验证：对比辨识模型与实测数据的时程响应，观察峰值、滞回环形状等特征。 频域验证：分析模型的频率响应特性（如谐波激励下的幅频曲线）。 交叉验证：使用未参与辨识的数据测试模型泛化能力。

注意事项 Bouc-Wen模型的强非线性可能导致辨识结果对初始值敏感，建议多次重复优化过程。 若迟滞环不对称，需扩展经典模型（如引入位移/速度相关项）。