一类双层薄膜结构振动能量采集器的数据驱动建模方法及应用

随着工程研究对象日益复杂化、系统化,单纯依赖先验知识的力学建模手段难以满足日渐复杂的系统建模需求.相比而言,数据驱动通过大数据处理方法得到准确反映系统当前运动状态的数学模型,体现了数据科学融入基础与应用科学领域的发展趋势.特别是稀疏非线性动力系统辨识算法(SINDy)的出现,解决了直接构建非线性数学模型的难点问题,实现了由实验数据到非线性控制方程的直接过渡.然而,受制于噪声数据的影响显著以及奇异矩阵难以准确分析等因素, SINDy在实际应用中的可靠性仍有待加强.有鉴于此,文章在已有SINDy算法基础上提出增强型稀疏筛选辨识算法(ESINDy),改进了数据滤波模块以强化其对于含噪信号的处理能力,并且改变了原有算法的循环函数体,以提高其对于奇异问题的识别能力,使之更适于分析工程信号中常见的强噪声、高奇异性等问题.作为应用,研究了一类双层薄膜结构电磁式振动能量采集器(EMH),利用理论建模与ESINDy方法相结合的手段建立了采集器动力学方程,并通过实验和仿真对理论结果进行验证.结果表明:相比于SINDy算法, ESINDy算法能够更加准确地识别该动力学系统的信息,刻画系统蕴含的复杂振动行为....