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摘要：本发明公开了一种基于LSTM的转子系统支承刚度与阻尼识别方法，该方法包括以下步骤：建立转子系统有限元模型，根据转子系统的结构特征确定各支承刚度与阻尼的取值范围；分析支承刚度与阻尼对转子系统不平衡响应的影响，选择关键的刚度与阻尼作为识别目标；在识别目标的取值范围内取值，并获得对应的不平衡响应，以不平衡响应为输入、识别目标取值为输出构造训练样本和测试样本；建立以长短期记忆神经网络为核心层的深度学习网络，使用训练样本训练该网络，使用测试样本测试该网络识别精度；使用实测不平衡响应与识别精度满足要求的深度学习网络对识别目标进行识别。

主权项：1.一种基于LSTM的转子系统支承刚度与阻尼的识别方法，其特征在于：包括如下步骤：A.基于有限元法建立转子系统动力学模型，确定所述转子系统动力学模型中各支承刚度与阻尼的取值范围；B.选择对转子稳态不平衡响应影响显著的支承刚度、阻尼作为识别目标，在所述识别目标的取值范围内取值，获得识别目标取值，并使用数值积分方法获得对应的稳态不平衡响应；C.以所述稳态不平衡响应为输入数据，以所述识别目标取值为输出数据，构建训练样本与测试样本；D.建立以长短期记忆神经网络为核心层的深度学习网络，使用训练样本训练该网络，使用测试样本测试网络的识别精度；基于实测不平衡响应和识别精度良好的深度学习网络为最终参数识别模型，使用所述最终参数识别模型对识别目标进行识别；所述最终参数识别模型的获取，包括如下步骤：a.以所述稳态不平衡响应为输入数据，以所述识别目标取值为输出数据，构建N个样本，所述N个样本包括训练样本和测试样本；预训练样本包括预训练样本和微调样本；b.利用预训练样本预训练初始网络模型，构建已预训练网络模型；c.利用微调样本对已预训练网络模型测试；d.判断已预训练网络模型识别精度是否大于X％；当已预训练网络模型识别精度小于X％，重复步骤b；当已预训练网络模型识别精度大于X％，构建满足预训练要求网络模型；e.利用微调样本对满足预训练要求网络模型进行微调，得到已微调网络模型；f.使用测试样本测试已微调网络模型，判断已微调网络模型识别精度是否大于Y％；当已微调网络模型识别精度小于Y％，重复步骤e；当已微调网络模型识别精度大于Y％，构建最终参数识别模型。

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百度查询： 东南大学 一种基于LSTM的转子系统支承刚度与阻尼的识别方法